【摘 要】
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针对无任何预知信息下的散乱点云数据配准问题,提出了一种基于点云法向量信息的自动配准算法。根据点云局部法向量的变化提取特征点,通过比较特征点的直方图特征向量获得初始
【基金项目】
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国家自然科学基金(61107001、51175081)
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针对无任何预知信息下的散乱点云数据配准问题,提出了一种基于点云法向量信息的自动配准算法。根据点云局部法向量的变化提取特征点,通过比较特征点的直方图特征向量获得初始匹配点对;使用随机抽样一致性(RANSAC)算法,根据刚性距离约束条件得到精确匹配点对;利用四元素法计算得到初始配准参数,采用改进的最近点迭代(ICP)算法对点云精确配准。实验结果表明了此方法的有效可行性。
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