Coarse registration of point clouds was performed using 4-points congruent sets ( 4PCS ), while fine registration was accomplished using the KD-ICP algorithm. The proposed algorithm was evaluated on a dismantling robot test platform, targeting objects such as pipes, plates...
这类算法主要有以下几种:基于控制点的配准算法[3]、基于线特征的配准算法[4]以及基于曲率[5]的点云配准算法。 无特征的配准就是直接利用原始数据进行配准。此类算法中最为著名的是ICP(Iterative Closest Point)算法[6],但该算法只适用于存在明确对应关系的点集,并且计算速度慢。为此,在其他传统ICP算法[7]的基础...
在三维激光点云数据配准的过程中,利用传统Iterative Closest Point(ICP)算法搜索对应点对时速度慢,而且配准精细化程度低,远达不到三维建模后期处理的要求。针对这一问题,提出一种基于KDTree改进的ICP算法以实现激光点云数据的快速精细化配准。通过实验验证算法的有效性和合理性,为后期模型重建过程中的三角网格化、曲面化...
在三维激光点云数据配准的过程中,利用传统Iterative Closest Point(ICP)算法搜索对应点对时速度慢,而且配准精细化程度低,远达不到三维建模后期处理的要求。针对这一问题,提出一种基于KDTree改进的ICP算法以实现激光点云数据的快速精细化配准。通过实验验证算法的有效性和合理性,为后期模型重建过程中的三角网格化、曲面化...
基于KDTree 改进的 ICP 算法在点云配准中的应用研究 郭俊辉 【摘要】在三维激光点云数据配准的过程中,利用传统 Iterative Closest Point(ICP)算法搜索对应点对时速度慢,而且配准精细化程度低,远达不到 三维建模后期处理的要求。针对这一问题,提出一种基于 KDTree 改进的 ICP 算法以实现激光点云数据的快速精细化...
摘要: 在三维激光点云数据配准的过程中,利用传统Iterative Closest Point(ICP)算法搜索对应点对时速度慢,而且配准精细化程度低,远达不到三维建模后期处理的要求。针对这一问题,提出一种基于KDTree改进的ICP算法以实现激光点云数据的快速精细化配准。通过实验验证算法的有效性和合理性,为后期模型重建过程中的三角网格化、...
三维点云配准是逆向工程中的关键.为提配准确度,提出了一种基于曲率特征点的ICP改进算法.算法在初始配准的基础上,采用二次曲面逼近的方法求得每一点的方向矢量和曲率,... 杨现辉,王惠南 - 《计算机仿真》 被引量: 97发表: 2010年 双重下采样增强的点云改进配准算法研究 点云配准双重下采样ISS特征Super4PCSICP...
在三维激光点云数据配准的过程中,利用传统Iterative Closest Point (ICP)算法搜索对应点对时速度慢,而且配准精细化程度低,远达不到三维建模后期处理的要求.针对这一问题,提出一种基于KDTree改进的ICP算法以实现激光点云数据的快速精细化配准.通过实验验证算法的有效性和合理性,为后期模型重建过程中的三角网格化,曲面化...