基于局部拟合平面投影搜索最近点的ICP配准
发布时间：2021-08-26 06:53
针对传统迭代最近点（iterative closest point,ICP）配准算法迭代次数多、收敛速度慢的问题,研究了基于局部拟合平面投影搜索最近点的改进ICP配准算法,在此基础上采用幂法解算单位4元数,最终在速度和精度上完成了对原始算法的优化。采用C#编程语言将改进的ICP点云配准算法程序化,利用Trimble GX对某大型高层建筑物进行实验,分析了配准过程中4元数参数、旋转矩阵参数和平移参数的变化趋势,并对传统ICP配准算法和改进ICP配准算法的配准残差进行比对,结果表明,改进的ICP配准算法迭代次数少、收敛速度快,研究成果可为现有点云数据配准技术提供参考。
【文章来源】：测绘地理信息. 2019,44(04)
【文章页数】：4 页
【部分图文】：
图１两点云数据中４组公共特征点对
之内，并删除点ａｉ；若小于０．６，则认为在配准区域范围之内，记录点ａｉ和其最近点ｑｉ，并分别放入点集Ｐ和Ｓ。将目标点集Ａ中的所有点进行上述计算和判断，得到最终点集Ｐ和Ｓ即为目标点集和参考点集的公共配准区域。３．３改进的ＩＣＰ配准算法结果分析经过粗配准后，利用原始ＩＣＰ配准算法和改进的ＩＣＰ配准算法对建筑物三维激光数据进行配准，得到了良好的配准效果。由于粗配准人工选取特征点的误差较大，在传统ＩＣＰ配准过程中出现了部分未吻合的现象，如图２（ａ）所示；在粗配准基础上改进的ＩＣＰ配准中两幅点云数据的吻合情况比较好，如图２（ｂ）所示。图２粗配准和改进的ＩＣＰ配准结果Ｆｉｇ．２ＲｏｕｇｈａｎｄＩｍｐｒｏｖｅＩＣＰＲｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎＲｅｓｕｌｔｓ传统ＩＣＰ配准结果局部放大如图３（ａ）所示，明显可以看到底部发生错位现象，主要是因为配准采用的特征点云数据位于建筑物顶部，距离建筑物底部较远所致。改进的ＩＣＰ配准结果如图３（ｂ）所示，可以看到底部未发生错位现象，进而证明改进的ＩＣＰ配准算法吻合效果良好。图３粗配准和改进的ＩＣＰ配准局部放大Ｆｉｇ．３ＲｏｕｇｈａｎｄＩｍｐｒｏｖｅＩＣＰＲｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎＲｅｓｕｌｔｓｂｙＰａｒｔｉａｌＡｍｐｌｉｆｉｃａｔｉｏｎ在不同迭代次数情况下，改进ＩＣＰ配准算法４元数及其矩阵参数的计算结果分别如表２和表３所示，原始ＩＣＰ配准算法与改进的ＩＣＰ配准算法，配准后精度指标计算结果如图４所示。８８
准算法结果分析经过粗配准后，利用原始ＩＣＰ配准算法和改进的ＩＣＰ配准算法对建筑物三维激光数据进行配准，得到了良好的配准效果。由于粗配准人工选取特征点的误差较大，在传统ＩＣＰ配准过程中出现了部分未吻合的现象，如图２（ａ）所示；在粗配准基础上改进的ＩＣＰ配准中两幅点云数据的吻合情况比较好，如图２（ｂ）所示。图２粗配准和改进的ＩＣＰ配准结果Ｆｉｇ．２ＲｏｕｇｈａｎｄＩｍｐｒｏｖｅＩＣＰＲｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎＲｅｓｕｌｔｓ传统ＩＣＰ配准结果局部放大如图３（ａ）所示，明显可以看到底部发生错位现象，主要是因为配准采用的特征点云数据位于建筑物顶部，距离建筑物底部较远所致。改进的ＩＣＰ配准结果如图３（ｂ）所示，可以看到底部未发生错位现象，进而证明改进的ＩＣＰ配准算法吻合效果良好。图３粗配准和改进的ＩＣＰ配准局部放大Ｆｉｇ．３ＲｏｕｇｈａｎｄＩｍｐｒｏｖｅＩＣＰＲｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎＲｅｓｕｌｔｓｂｙＰａｒｔｉａｌＡｍｐｌｉｆｉｃａｔｉｏｎ在不同迭代次数情况下，改进ＩＣＰ配准算法４元数及其矩阵参数的计算结果分别如表２和表３所示，原始ＩＣＰ配准算法与改进的ＩＣＰ配准算法，配准后精度指标计算结果如图４所示。８８
【参考文献】：
期刊论文
[1]ICP配准算法的影响因素及评价指标分析[J]. 陈春旭,漆钰晖,朱一帆,裴凌,徐昌庆. 导航定位与授时. 2018(05)
[2]基于三维激光扫描的桥梁变形检测及数据处理[J]. 邓晓隆,田石柱. 激光与光电子学进展. 2018(07)
[3]三维激光扫描建筑物立面数据的自动提取[J]. 林卉,王李娟,康志忠,田艳凤,邵聪颖. 测绘通报. 2016(10)
[4]计算实对称矩阵特征值特征向量的幂法[J]. 曾莉,肖明. 南昌大学学报(理科版). 2016(04)
[5]点云数据平面拟合的加权总体最小二乘方法[J]. 陈汉清,王乐洋. 工程勘察. 2015(11)
[6]Trimble GX 3D激光扫描仪内符合精度的试验[J]. 齐建伟,朱恩利. 测绘科学. 2013(04)
硕士论文
[1]基于地面三维激光扫描的露天矿山边坡变形监测研究[D]. 周才文.江西理工大学 2018
[2]三维激光点云数据配准研究[D]. 张步.西安科技大学 2015
[3]基于三维激光扫描技术的建筑物建模研究[D]. 吴蒙.东华理工大学 2015
本文编号：3363770
【文章来源】：测绘地理信息. 2019,44(04)
【文章页数】：4 页
【部分图文】：
图１两点云数据中４组公共特征点对
之内，并删除点ａｉ；若小于０．６，则认为在配准区域范围之内，记录点ａｉ和其最近点ｑｉ，并分别放入点集Ｐ和Ｓ。将目标点集Ａ中的所有点进行上述计算和判断，得到最终点集Ｐ和Ｓ即为目标点集和参考点集的公共配准区域。３．３改进的ＩＣＰ配准算法结果分析经过粗配准后，利用原始ＩＣＰ配准算法和改进的ＩＣＰ配准算法对建筑物三维激光数据进行配准，得到了良好的配准效果。由于粗配准人工选取特征点的误差较大，在传统ＩＣＰ配准过程中出现了部分未吻合的现象，如图２（ａ）所示；在粗配准基础上改进的ＩＣＰ配准中两幅点云数据的吻合情况比较好，如图２（ｂ）所示。图２粗配准和改进的ＩＣＰ配准结果Ｆｉｇ．２ＲｏｕｇｈａｎｄＩｍｐｒｏｖｅＩＣＰＲｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎＲｅｓｕｌｔｓ传统ＩＣＰ配准结果局部放大如图３（ａ）所示，明显可以看到底部发生错位现象，主要是因为配准采用的特征点云数据位于建筑物顶部，距离建筑物底部较远所致。改进的ＩＣＰ配准结果如图３（ｂ）所示，可以看到底部未发生错位现象，进而证明改进的ＩＣＰ配准算法吻合效果良好。图３粗配准和改进的ＩＣＰ配准局部放大Ｆｉｇ．３ＲｏｕｇｈａｎｄＩｍｐｒｏｖｅＩＣＰＲｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎＲｅｓｕｌｔｓｂｙＰａｒｔｉａｌＡｍｐｌｉｆｉｃａｔｉｏｎ在不同迭代次数情况下，改进ＩＣＰ配准算法４元数及其矩阵参数的计算结果分别如表２和表３所示，原始ＩＣＰ配准算法与改进的ＩＣＰ配准算法，配准后精度指标计算结果如图４所示。８８
准算法结果分析经过粗配准后，利用原始ＩＣＰ配准算法和改进的ＩＣＰ配准算法对建筑物三维激光数据进行配准，得到了良好的配准效果。由于粗配准人工选取特征点的误差较大，在传统ＩＣＰ配准过程中出现了部分未吻合的现象，如图２（ａ）所示；在粗配准基础上改进的ＩＣＰ配准中两幅点云数据的吻合情况比较好，如图２（ｂ）所示。图２粗配准和改进的ＩＣＰ配准结果Ｆｉｇ．２ＲｏｕｇｈａｎｄＩｍｐｒｏｖｅＩＣＰＲｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎＲｅｓｕｌｔｓ传统ＩＣＰ配准结果局部放大如图３（ａ）所示，明显可以看到底部发生错位现象，主要是因为配准采用的特征点云数据位于建筑物顶部，距离建筑物底部较远所致。改进的ＩＣＰ配准结果如图３（ｂ）所示，可以看到底部未发生错位现象，进而证明改进的ＩＣＰ配准算法吻合效果良好。图３粗配准和改进的ＩＣＰ配准局部放大Ｆｉｇ．３ＲｏｕｇｈａｎｄＩｍｐｒｏｖｅＩＣＰＲｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎＲｅｓｕｌｔｓｂｙＰａｒｔｉａｌＡｍｐｌｉｆｉｃａｔｉｏｎ在不同迭代次数情况下，改进ＩＣＰ配准算法４元数及其矩阵参数的计算结果分别如表２和表３所示，原始ＩＣＰ配准算法与改进的ＩＣＰ配准算法，配准后精度指标计算结果如图４所示。８８
【参考文献】：
期刊论文
[1]ICP配准算法的影响因素及评价指标分析[J]. 陈春旭,漆钰晖,朱一帆,裴凌,徐昌庆. 导航定位与授时. 2018(05)
[2]基于三维激光扫描的桥梁变形检测及数据处理[J]. 邓晓隆,田石柱. 激光与光电子学进展. 2018(07)
[3]三维激光扫描建筑物立面数据的自动提取[J]. 林卉,王李娟,康志忠,田艳凤,邵聪颖. 测绘通报. 2016(10)
[4]计算实对称矩阵特征值特征向量的幂法[J]. 曾莉,肖明. 南昌大学学报(理科版). 2016(04)
[5]点云数据平面拟合的加权总体最小二乘方法[J]. 陈汉清,王乐洋. 工程勘察. 2015(11)
[6]Trimble GX 3D激光扫描仪内符合精度的试验[J]. 齐建伟,朱恩利. 测绘科学. 2013(04)
硕士论文
[1]基于地面三维激光扫描的露天矿山边坡变形监测研究[D]. 周才文.江西理工大学 2018
[2]三维激光点云数据配准研究[D]. 张步.西安科技大学 2015
[3]基于三维激光扫描技术的建筑物建模研究[D]. 吴蒙.东华理工大学 2015
本文编号：3363770
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