基于OpenCL的ICP点云并行配准算法

发布时间：2017-08-12 16:05

  本文关键词：基于OpenCL的ICP点云并行配准算法

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【摘要】：针对当前点云配准算法效率过低的问题,运用OpenCL实现了基于通用GPU的kd-tree并行搜索算法,进而实现了ICP点云并行配准算法。首先建立目标点云的三维空间kd-tree,并使用OpenCL并行加速其搜索算法;然后将并行加速的kd-tree搜索算法运用于ICP算法,同时针对ICP算法的其他部分也使用OpenCL并行加速以确保配准过程尽可能高效。通过实验验证了所实现算法的高效性以及健壮性。
【作者单位】： 北方工业大学计算机学院;
【关键词】： OpenCL GPU kd-tree 点云配准 ICP
【基金】：国家自然科学基金项目(61202229) 北京市自然科学基金项目(4132018)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 0 引言 随着三维扫描技术的发展成熟与普及,三维应用技术得到了较好的发展。特别是在逆向工程、缺陷检测、文物保护、医学手术、3D打印以及游戏娱乐等领域获得了广泛的关注与研究。由于部分遮挡等问题,所以为了获得完整的点云数据,需要进行多次扫描拼接配准。而三维点云配准

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本文编号：662428