高维正交子空间映射的尺度点云配准算法

作者：蒋悦; 黄宏光^*; 舒勤; 宋昭; 唐志荣

来源：光学学报, 2019, 39(03): 290-300.

• 机器视觉
• 点云配准
• 正交子空间
• 仿射配准
• 噪声

为了解决三维点云在无序、数据被遮挡以及噪声干扰情况下的配准问题,提出了一种高维正交子空间映射的尺度点云配准算法。根据能量-功率的比值,对待配准点云进行等比例放大,完成仿射配准。在点云无序、数据被遮挡、尺寸放缩以及噪声干扰的情况下,所提算法与经典ICP(Iterative Closest Point)算法的配准精度相当。与经典ICP算法相比,所提算法对Bunny点云数据的配准效率提高了98%,对Dragon点云数据的配准速度至少提高了20倍,且在对大尺度Dragon点云数据的配准中,所提算法的配准时间比经典ICP算法短6210.4 s,配准精度也高于其他算法。所提算法不会陷入局部最小值,在快速精确配准和稳定性方面有明显的优势。

• 单位
  四川大学; 成都理工大学; 西南技术物理研究所