混合稀疏迭代最近点配准

作者：刘跃生^*; 陈新度; 吴磊; 黄运保; 李海艳

来源：光学精密工程, 2021, 29(09): 2255-2267.

• 点云配准
• 迭代最近点算法
• 混合稀疏表示
• 正则化
• 交替乘子法

为了避免离群值的影响,提出了混合稀疏迭代最近点(SM-ICP)方法,以实现点云精确配准。本文对稀疏表示、正则化求解和点云配准方法进行了研究。首先,利用混合正则项表示配准残差,构建混合稀疏配准函数。然后,结合交替乘子法(ADMM)构建了所提出函数的双循环优化框架。其中,混合正则项的平衡权重θ可由Sigmoid函数求解;此外,还给出了ADMM优化框架内循环中对应损失函数的标量形式。最后,推导了该标量化损失函数在点云配准中的软阈值表达式。实验结果表明,所提出SM-ICP算法的配准精度优于所对比的算法。特别的,在重叠率约为50%的斯坦福兔子配准实验中,SM-ICP算法的截断配准误差为2.04×10-4,较Robust Trimmed-ICP(Tr-ICP)算法和ICP算法的配准误差减小了一个量级,且较稀疏ICP(S-ICP)算法减小了约三倍;在其它对象、场景类型的点云配准实验中,SM-ICP算法的配准精度同样较其它对比算法更优;在具有不同层级随机噪声点云的配准实验中,SM-ICP的截断配准误差为4.90×10-6～1.33×10-4,同样较其它对比算法减小了一个量级或几倍;在发动机叶片配准实验中,本文方法成功实现了点云精确配准,而其它对比算法的配准结果中存在不同程度的点云错位情况。所提出的点云配准方法具有精确、鲁棒性和泛化性等优势。

• 单位
  广东工业大学