三维点云关键点局部坐标系重构方法研究

许振瑛; 何宁; 晁建刚; 胡帅星

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三维点云关键点局部坐标系重构方法研究

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为实现航天员混合现实训练中的虚实融合效果,克服虚实空间匹配技术中关键点处局部特征描述子匹配率低的问题,提出基于法向量DBSCAN聚类的三维点云关键点处局部坐标系构建方法。采用KD-Tree方法提取待匹配关键点处邻域点云数据后计算各点的法向量,再利用DBSCAN方法对法向量聚类,计算局部坐标系z轴并转换点云重构局部坐标系,消除深度传感器姿态因素对邻域点云坐标值的影响。实验结果表明:该方法在部分立体视觉数据集上的平均重复率为0.44,法向量聚类方法强化了光滑曲面在z轴估计中的权重,避免了散乱数据的影响。

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来源
《载人航天》 |2022年第3期|344-349|共6页
作者
许振瑛; 何宁; 晁建刚; 胡帅星;
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作者单位

中国航天员科研训练中心;

中国航天员科研训练中心人因工程重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
点云匹配; 局部坐标系; DBSCAN聚类; 旋转不变特征;

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