發(fā)布時(shí)間：2018-11-11 10:21

【摘要】：處理點(diǎn)云配準(zhǔn)中初始對(duì)齊參數(shù)的求解問(wèn)題旨在快速估計(jì)兩幀數(shù)據(jù)間的剛體變換矩陣,給出精確的初始對(duì)齊.通過(guò)分析剛體變換的歐氏不變特征,提出一種距離差分矩陣算法,在盡量保留正確匹配的同時(shí)快速剔除點(diǎn)云數(shù)據(jù)的顯著錯(cuò)誤匹配.隨后采用最小二乘后向方法經(jīng)少量迭代從剩余的匹配集中估計(jì)出準(zhǔn)確的剛體變換參數(shù).算法中的閾值參數(shù)根據(jù)點(diǎn)云分辨率自適應(yīng)決定,消除了人為設(shè)定的不便和誤差.針對(duì)多個(gè)數(shù)據(jù)集的測(cè)試表明,該算法可以快速有效地剔除誤差匹配,求解出更優(yōu)的初始變換,增強(qiáng)點(diǎn)云配準(zhǔn)的精度和效率.
[Abstract]:To solve the problem of initial alignment parameters in point cloud registration, the purpose of this paper is to estimate the rigid body transformation matrix between two frames of data quickly, and to give accurate initial alignment. By analyzing the Euclidean invariant characteristics of the rigid body transformation, a distance difference matrix algorithm is proposed, which preserves the correct matching as much as possible and quickly removes the significant mismatch of the point cloud data. Then the least square backward method is used to estimate the exact parameters of the rigid body transformation from the remaining matching set through a small number of iterations. The threshold parameters in the algorithm are adaptively determined according to the point cloud resolution, which eliminates the inconvenience and error caused by artificial setting. Tests on multiple data sets show that the algorithm can quickly and effectively eliminate error matching, solve better initial transformation, and enhance the accuracy and efficiency of point cloud registration.
【作者單位】： 西安電子科技大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61572385) 陜西省科技計(jì)劃資助項(xiàng)目(2015KTCXSF-01)
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41

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