基于适应性克里格的ICP点云对齐算法及应用

发布时间：2021-01-12 09:08

　　在3D打印、逆向工程和虚拟现实等多领域工程应用中,多视点云对齐是实现三维模型曲面快速、精确重构的基础,同时,其方法也是计算机视觉技术的研究热点之一。近年来,点云对齐算法的研究渐趋成熟,特别地,迭代最近点（Iterative Closest Point,ICP）点云对齐算法及其改进算法在解决小角度错开点云的对齐问题时,具有良好的鲁棒性和对齐精度,是应用最为广泛的点云对齐算法之一。但该类点云对齐算法往往受到点云初始位置影响,对齐精度容易陷入局部最优,无法实现多视点云精确对齐。本文围绕ICP点云对齐算法涉及的初始位置问题进行讨论和研究,通过对不同的点云对齐方法进行归类总结,提出了基于适应性克里格模型的ICP点云对齐算法,主要的内容和创新点包括:1)对传统ICP点云对齐算法的原理及其实现流程进行详细阐述,提出求解初始变换矩阵,是其实现多视点云精确对齐的关键环节;针对初始变换矩阵求解的非凸优化问题,构建了相应的仿真模型及可行域区间,并利用模拟退火算法对该仿真模型寻优,求解出优化的变换矩阵,进而实现ICP点云精确对齐。2)针对模拟退火算法寻优过程中多次调用仿真模型产生的高昂时间成本问题,提出利用克... 

【文章来源】：广东工业大学广东省

【文章页数】：82 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

ICP算法对齐误差折线图

Tab 2-6Alignment error rotating around the X axis绕 X 轴旋转角度(θ) 90 120 150 180对齐精度（RMSE）SA-ICP 0.0031 0.0031 0.0031 0.0031ICP 0.0368 0.0458 0.0457 0.0460表 2-7 绕 Y 轴旋转点云最终对齐结果Tab 2-7Alignment error rotating around theY axis绕 Y 轴旋转角度(θ) 90 120 150 180对齐精度（RMSE）SA-ICP 0.0031 0.0031 0.0031 0.0031ICP 0.0327 0.0351 0.0383 0.0280表 2-8 绕 Z 轴旋转点云最终对齐结果Tab 2-8Alignment error rotating around the Z axis绕 Z 轴旋转角度(θ) 90 120 150 180对齐精度（RMSE）SA-ICP 0.0031 0.0031 0.0031 0.0031ICP 0.0037 0.0716 0.0425 0.0677

广东工业大学硕士学位论文 节测试实验的基础上，对目标点云绕 Z 轴旋转 180°得到的龙形点云位置如图 3-7 所示。通过点云稀疏采样，得到数量为 800、16标点云，利用克里格的 ICP 点云对齐算法，简称为 SAK-ICP 算的目标点云向源点云对齐。，其仿真时间与基于模拟退火的 ICP 点 SA-ICP 算法进行比较，如表 3-1 和图 3-6 所示。表 3-1 仿真时间Tab 3-1 simulation time疏采样点数 800 1600 2400 3SA-ICP 2564.88 4353.60 6964.72 103SAK-ICP 249.538 249.473 340 356

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：2972568