基于IVCCS的三维点云配准算法
摘要
针对传统迭代最近点(ICP)算法在数据丢失以及存在噪声点的情况下配准时间过长、精度较低等问题，提出了一种基于改进的体素云连通性分割(IVCCS)与加权最近邻距离比相结合的配准算法。利用双阈值体素去噪剔除初始种子体素中的噪声体素，解决原本体素云连通性分割算法(VCCS)中因单一约束条件导致种子体素错误剔除的问题，同时将体素云分层去噪来加快配准的运算速度；利用流约束聚类提取点云中的特征点，并依据最近邻距离比验证特征点是否为重合点，赋予不同的权重优化ICP最小目标函数，从而加快配准速度。实验结果表明，该算法相对于传统ICP算法迭代次数减少，在精度与速度方面均有显著提升，相比于基于快速点特征直方图(FPFH)的ICP算法配准精度提高了8.5%~24.7%，速度上提高了65.6%~92.3%，迭代次数减少了16.6%~38%。
引用本文（GB/T 7714）
王春阳 Wang Chunyang, 李国瑞 Li Guorui, 刘雪莲 Liu Xuelian, 等. 基于IVCCS的三维点云配准算法[J]. Infrared and Laser Engineering, 2022.
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