对三维空间进行测量并获得空间模型的任务中,目前的配准算法无法拼接两帧重叠区域过小的点云。以ICP算法为基础,提出基于多重高斯概率模型的点群匹配拼接算法。通过点云欧式分割算法对点云聚类,得到对应的点云子集,求取子集的高斯模型,根据高斯模型匹配互为映射的子集,利用改进的最近点迭代配准算法求取旋转和平移矩阵,再利用求得的矩阵对分割前的点云进行坐标转换,最终实现与目标点云的拼接。实验结果表明多重高斯概率模型的点群匹配拼接算法解决了目前因重叠区域过小不能准确拼接点云的问题。
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