点云配准中初始变换的快速优化求解算法

发布时间：2018-11-11 10:21

【摘要】：处理点云配准中初始对齐参数的求解问题旨在快速估计两帧数据间的刚体变换矩阵,给出精确的初始对齐.通过分析刚体变换的欧氏不变特征,提出一种距离差分矩阵算法,在尽量保留正确匹配的同时快速剔除点云数据的显著错误匹配.随后采用最小二乘后向方法经少量迭代从剩余的匹配集中估计出准确的刚体变换参数.算法中的阈值参数根据点云分辨率自适应决定,消除了人为设定的不便和误差.针对多个数据集的测试表明,该算法可以快速有效地剔除误差匹配,求解出更优的初始变换,增强点云配准的精度和效率.
[Abstract]:To solve the problem of initial alignment parameters in point cloud registration, the purpose of this paper is to estimate the rigid body transformation matrix between two frames of data quickly, and to give accurate initial alignment. By analyzing the Euclidean invariant characteristics of the rigid body transformation, a distance difference matrix algorithm is proposed, which preserves the correct matching as much as possible and quickly removes the significant mismatch of the point cloud data. Then the least square backward method is used to estimate the exact parameters of the rigid body transformation from the remaining matching set through a small number of iterations. The threshold parameters in the algorithm are adaptively determined according to the point cloud resolution, which eliminates the inconvenience and error caused by artificial setting. Tests on multiple data sets show that the algorithm can quickly and effectively eliminate error matching, solve better initial transformation, and enhance the accuracy and efficiency of point cloud registration.
【作者单位】： 西安电子科技大学计算机学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61572385) 陕西省科技计划资助项目(2015KTCXSF-01)
【分类号】：TP391.41

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 梁新合;宋志真;;改进的点云精确匹配技术[J];装备制造技术;2008年03期

2 梁新合;梁晋;郭成;曹巨明;;法向约束的多幅点云数据融合算法[J];西安交通大学学报;2009年05期

3 孟凡文;吴禄慎;;用继承与优化算法精密拼接无序点云[J];光学精密工程;2009年04期

4 李海亮;邓非;李刚;;摄影测量激光点云空洞修补[J];测绘科学;2010年05期

5 张晶;杨云生;丰少伟;;基于点云法矢变化的点云简化方法研究[J];计算机与数字工程;2011年12期

6 李晓久;景晓宁;;基于非接触式测量的人体点云简化方法[J];纺织学报;2012年07期

7 高恩阳;郑昊鸿;;点云数据滤波方法综述[J];科技资讯;2012年33期

8 范然;金小刚;;大规模点云选择及精简[J];图学学报;2013年03期

9 李伟;李旭东;赵慧洁;张颖;;基于姿态标准化的线特征点云提取方法[J];北京航空航天大学学报;2013年08期

10 钱伟春;3DSMAX中动态云的制作[J];多媒体世界;1999年03期

相关会议论文 前10条

1 李文涛;韦群;杨海龙;;基于图像的点云生成和预处理[A];2011年全国通信安全学术会议论文集[C];2011年

2 马国庆;陶萍萍;杨周旺;;点云空间曲线的微分信息计算及匹配方法[A];第四届全国几何设计与计算学术会议论文集[C];2009年

3 江倩殷;刘忠途;李熙莹;;一种有效的点云精简算法[A];第十五届全国图象图形学学术会议论文集[C];2010年

4 朱晓强;余烨;刘晓平;袁晓辉;Bill P.Buckles;;基于航拍图像和LiDAR点云的城市道路提取[A];全国第19届计算机技术与应用（CACIS）学术会议论文集（上册）[C];2008年

5 杨雪春;;反求工程建模中点云切片技术研究[A];全国先进制造技术高层论坛暨第八届制造业自动化与信息化技术研讨会论文集[C];2009年

6 刘常青;彭翔;张宗华;胡小唐;;基于逆反工程(RE)多数据点云的处理[A];第一届全国几何设计与计算学术会议论文集[C];2002年

7 张宗霞;潘荣江;杨承磊;屠长河;;利用点云表示的部分数据计算旋转体的旋转轴[A];几何设计与计算的新进展[C];2005年

8 何耀华;樊香梅;刘继峰;;CATIA在汽车背门内板设计中的应用[A];2010重庆汽车工程学会年会论文专辑[C];2010年

9 牛雪娟;刘景泰;孙雷;;基于小波变换的栅格点云多分辨率分析[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年

10 刘越华;廖文和;刘浩;郭鑫;;基于高斯映射的点云尖锐特征提取[A];第五届全国几何设计与计算学术会议论文集[C];2011年

相关博士学位论文 前10条

1 刘涌;基于连续序列自动快速拼接的全方位三维测量技术研究[D];西南交通大学;2013年

2 王瑞岩;计算机视觉中相机标定及点云配准技术研究[D];西安电子科技大学;2015年

3 李艳红;车载移动测量系统数据配准与分类识别关键技术研究[D];武汉大学;2014年

4 金龙存;3D点云复杂曲面重构关键算法研究[D];上海大学;2012年

5 李扬彦;基于点云的三维重建与形变事件分析[D];中国科学院深圳先进技术研究院;2013年

6 何朝明;离散点云处理的关键技术研究[D];西南交通大学;2007年

7 李宝;三维点云的鲁棒处理技术研究[D];国防科学技术大学;2011年

8 孟娜;基于激光扫描点云的数据处理技术研究[D];山东大学;2009年

9 陈曦;反求工程中基于点云的特征挖掘技术研究[D];浙江大学;2005年

10 周星;含动边界复杂非定常流动的无网格算法研究[D];南京理工大学;2012年

相关硕士学位论文 前10条

1 孙小兵;基于特征的点云配准与拼接技术研究[D];天津大学;2016年

2 龚硕然;基于Delaunay三角剖分的点云三维网格重构[D];河北大学;2015年

3 杨红粉;频域技术应用于点云配准研究[D];北京建筑大学;2015年

4 段红娟;点云图像交互式曲线骨架提取技术及其应用[D];西南交通大学;2015年

5 张永恒;散乱点云数据配准方法研究[D];长安大学;2015年

6 吴爱;面向特征拟合的点云简化方法研究[D];中国地质大学(北京);2015年

7 薛广顺;基于立体视觉的牛体点云获取方法研究与实现[D];西北农林科技大学;2015年

8 余明;三维离散点云数据处理技术研究[D];南京理工大学;2015年

9 陈星宇;基于三维彩色点云的地形分类方法研究[D];南京理工大学;2015年

10 朱东方;基于复杂拓扑结构点云的曲线拟合研究与应用[D];山东大学;2015年

，

本文编号：2324548