摘要

为了实现具有不同分辨率和精度等特性的跨源点云高精度高效配准,提出了一种改进主成分分析跨源点云配准算法。点云局部数据模式不同,基于局部特征的全局算法配准效果较差,提出基于整体形状分析解决跨源点云配准问题。采用Householder矩阵性质保持PCA主轴方向为右手坐标系,筛去点云变换中的非刚性变换,完成跨源点云的快速全局配准。使用跨源点云库的chair2、lab2、pillow、dustbin对改进算法及一些全局算法进行对比实验,时间减少94%、96%、91%、96%,均方根误差减少60%、99%、70%、63%。对配准结果进行ICP精配准,误差和时间进行对比,改进算法具有良好的配准效果及鲁棒性。