一种基于三维形状上下文的SAC-IA点云配准方法

作者：张勇; 葛家顺

来源：2021-11-29, 中国, ZL202111434339.9.

本发明公开了一种基于三维形状上下文的SAC-IA点云配准方法。本发明中,提出一种基于三维形状上下文(3D Shape Context)的点云特征点提取方法。将3Dsc引入到点云模型特征点提取技术中。首先计算出待配准点云和目标点云的三维形状上下文特征,然后依据该特征,利用SAC-IA算法求出旋转矩阵和平移矩阵,完成初始配准；最后在初始配准的基础上,利用ICP算法对两片点云进行精配准。实验结果表明,该方法能够有效提取出点云特征点,且该方法的配准精度显著优越于基于快速点特征直方图(FPFH)的点云特征点提取方法,且配准效率也有所提升。

• 单位
  合肥工业大学