基于高斯混合模型-地球移动距离的点集配准算法

发布时间：2018-11-04 20:41

【摘要】：提出一种基于高斯混合模型与地球移动距离的点集配准算法.将待配准的两个点集均表示为高斯混合模型,其中高斯分布的数量为点集中点的数量,每个高斯分布的均值为点的坐标值,方差为通过优化算法得到的优化值.在配准过程中通过优化两个高斯模型之间的地球移动距离来达到最佳匹配效果.该方法对点集配准中常见的噪声、外点、结构缺失等问题具有较强的鲁棒性.公共数据集与真实车辆平台上的实验表明该算法优于目前流行的点集配准算法.
[Abstract]:A point set registration algorithm based on Gao Si hybrid model and Earth moving distance is proposed. The two sets of points to be registered are expressed as Gao Si's mixed model, in which the amount of Gao Si distribution is the number of the point concentration points, the mean value of each Gao Si distribution is the coordinate value of the point, and the variance is the optimized value obtained by the optimization algorithm. In the registration process, the optimal matching effect is achieved by optimizing the distance between the two Gao Si models. This method is robust to the common problems of point set registration, such as noise, outer point, structural loss and so on. Experiments on common data sets and real vehicle platforms show that the proposed algorithm is superior to the current popular point set registration algorithm.
【作者单位】： 上海交通大学自动化系;上海交通大学机械与动力工程学院;
【基金】：国家自然科学基金重大研究计划资助项目(91420101)
【分类号】：TP301.6

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本文编号：2311073