基于K-D树加速的大型点云配准算法

吴振慧; 王彩余

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基于K-D树加速的大型点云配准算法

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为了实现大型点云的精确配准,首先对大型点云数据进行降采样及去质心预处理,并采用迭代最近点(Iterative Closest Point,ICP)算法计算点云间的旋转矩阵R与平移矩阵T,最终在Visual Studio中基于OpenGL库实现界面交互和结果显示。结果表明,该配准算法既支持人为选择关键点进行配准,也支持随机生成关键点进行配准,且准确率高。大型点云数据实验表明,针对大型点云点数目多,普通配准算法计算时间长的问题,采用K-D树进行配准算法加速,可保证精度,同时大大缩短了大型点云配准计算时间。

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来源
《南通职业大学学报》 |2022年第1期|70-75|共6页
作者
吴振慧; 王彩余;
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作者单位

扬州市职业大学电子工程学院;

扬州广润机械有限公司技术部;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
点云配准; 大型点云; 迭代最近点; K-D树;

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