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一种自适应聚类特征的NDT配准方法
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作者 黄晋峰 李得海 +4 位作者 闫伟 秘金钟 赵春梅 陈永立 王维帅 《导航定位学报》 北大核心 2025年第6期41-47,共7页
针对原始点云正态分布变换(NDT)配准估计运算耗时高、运行效率低、解算精度差等问题,提出一种利用自适应聚类特征提升NDT点云配准性能的方法:采用体素格网滤波器对目标点云和待配准点云进行精简,通过随机一致性采样(RANSAC)的方法去除... 针对原始点云正态分布变换(NDT)配准估计运算耗时高、运行效率低、解算精度差等问题,提出一种利用自适应聚类特征提升NDT点云配准性能的方法:采用体素格网滤波器对目标点云和待配准点云进行精简,通过随机一致性采样(RANSAC)的方法去除地面点云;然后,设计自适应基于密度的聚类算法(DBSCAN)策略,通过点云聚类形成聚类特征,实现物体分类和噪点去除;最后,利用滤波、聚类后的特征点云,通过NDT解算实现点云配准,得到变换矩阵和位姿信息。实验结果表明:提出的方法通过滤波、聚类等策略,可降低噪点和过渡离散点云对NDT解算的干扰,提高运算效率和配准精度;相对于原始NDT算法,所提方法的位姿估计精度可提升66.9%,运行效率可提升66.1%;相对于经典尺度不变特征变换的正态分布变换(SIFT-NDT)、采样一致性的正态分布变换(SAC-IA-NDT)算法,所提方法的位姿估计精度可分别提升47.7%、41.9%,运算效率可分别提升33.7%、84.6%。 展开更多
关键词 点云配准 正态分布变换(ndt)算法 自适应聚类 点云预处理 地面分割
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基于BA/NDT与LOAM融合的激光SLAM方法
2
作者 杨奎 梁冬泰 胡盛辉 《激光与红外》 北大核心 2025年第7期1012-1021,共10页
针对3D激光雷达SLAM算法缺乏回环检测及雷达移动过快易导致里程计漂移的问题,提出了一种BA(光束法平差)/NDT(正态分布变换)与3D激光雷达LOAM融合的SLAM方法。首先,改进激光BA算法,最小化特征点与边缘和平面之间的距离;其次,采用LOAM算法... 针对3D激光雷达SLAM算法缺乏回环检测及雷达移动过快易导致里程计漂移的问题,提出了一种BA(光束法平差)/NDT(正态分布变换)与3D激光雷达LOAM融合的SLAM方法。首先,改进激光BA算法,最小化特征点与边缘和平面之间的距离;其次,采用LOAM算法,前端通过帧到帧的里程计估计输出粗位姿,后端采用BA输出精位姿;最后,通过NDT估计线面特征矩阵信息,进行旋转不变性转化并执行回环检测,直至最新帧与初始地图对齐,完成全局位姿修复。在公开的数据集KITTI测试表面,本文总的位置均方根误差为16 cm,相比与LOAM算法减小了约33%误差,整体运行速度是LOAM的2.23倍。为了进一步在实际环境中验证,设计了手持式建模设备,并以cartographer算法的位姿数据为基准,测试结果表明本文方法总的位置均方根误差为20.23 cm,相比与LOAM算法减小了约75%,有效提高了定位精度。 展开更多
关键词 同步定位与地图构建 光束法 正态直方图 单元格存储
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A Note on “Limit Distributions of Self-Normalized Sums” Using Cauchy-Generated Samples
3
作者 Jan Vrbik 《Applied Mathematics》 2019年第11期863-875,共13页
In this case study, we would like to illustrate the utility of characteristic functions, using an example of a sample statistic defined for samples from Cauchy distribution. The derivation of the corresponding asympto... In this case study, we would like to illustrate the utility of characteristic functions, using an example of a sample statistic defined for samples from Cauchy distribution. The derivation of the corresponding asymptotic probability density function is based on [1], elaborating and expanding the individual steps of their presentation, and including a small extension;our reason for such a plagiarism is to make the technique, its mathematical tools and ingenious arguments available to the widest possible audience. 展开更多
关键词 SELF-normalIZED SUM CAUCHY distribution Characteristic Functions FOURIER transform Padé Approximation
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使用NDT激光扫描匹配的移动机器人定位方法 被引量:7
4
作者 蔡则苏 洪炳镕 魏振华 《机器人》 EI CSCD 北大核心 2005年第5期414-419,共6页
提出一种将基于扫描匹配的蒙特卡洛定位方法,作为移动机器人完成自主任务的鲁棒性定位方法.采用一种新的正态分布转换(NDT)激光扫描匹配算法,将从单个激光扫描重构的2D离散数据点集转换成2维平面内分段连续可微的概率分布,并使用Hessia... 提出一种将基于扫描匹配的蒙特卡洛定位方法,作为移动机器人完成自主任务的鲁棒性定位方法.采用一种新的正态分布转换(NDT)激光扫描匹配算法,将从单个激光扫描重构的2D离散数据点集转换成2维平面内分段连续可微的概率分布,并使用Hessian矩阵法与另外的扫描相匹配,可以避免点与点之间对应的复杂问题.实验结果表明,该定位算法可以利用自然环境特征有效地完成室内环境下的自主定位. 展开更多
关键词 扫描匹配 定位 正态分布转换(ndt) 蒙特卡洛定位(MCL)
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家庭服务机器人基于NDT扫描匹配的SLAM研究 被引量:3
5
作者 李贤善 赵逢达 孔令富 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第25期246-248,共3页
将正态分布变换(NDT)应用于基于扫描匹配的SLAM中,实现了家庭服务机器人较大规模室内环境下的建图。该方法利用计算扫描点的正态概率分布匹配代替几何特征之间的匹配,有效解决了现有方法匹配速度慢的问题。
关键词 同时定位与建图 扫描匹配 正态分布变换
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融合NDT的2D激光数据扫描匹配遗传算法 被引量:1
6
作者 穆莉莉 陈凯 +2 位作者 何世政 姚潘涛 祁娜娜 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2021年第3期123-126,共4页
针对激光数据扫描匹配中正态分布变换(NDT)算法在初始误差较大的情况下容易陷入局部极值的问题,提出了一种融合NDT的遗传算法(NGSAM)。引入NDT构建栅格,同时建立查找表加快求解速度,利用遗传算法搜索当前激光帧扫描数据和参考激光帧扫... 针对激光数据扫描匹配中正态分布变换(NDT)算法在初始误差较大的情况下容易陷入局部极值的问题,提出了一种融合NDT的遗传算法(NGSAM)。引入NDT构建栅格,同时建立查找表加快求解速度,利用遗传算法搜索当前激光帧扫描数据和参考激光帧扫描数据的最优匹配。仿真实验结果表明:该算法在激光数据扫描匹配问题中取得了很好的效果,进一步提高了移动机器人的定位精度。 展开更多
关键词 正态分布变换(ndt) 遗传算法 同步定位与环境建图(SLAM) 查找表
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基于3D-Harris与FPFH改进的3D-NDT配准算法 被引量:26
7
作者 范强 刘鹏 +1 位作者 杨俊 周沛希 《图学学报》 CSCD 北大核心 2020年第4期567-575,共9页
针对传统点云配准三维正态分布变换(3D-NDT)、迭代最近点(ICP)算法在未给定初始配准估计的情况下配准效果不佳、配准时间长、误差较大的缺陷,提出了精准且相对高效的点云匹配算法。首先,运用3D-Harris算法识别每一幅点云的关键点,并以... 针对传统点云配准三维正态分布变换(3D-NDT)、迭代最近点(ICP)算法在未给定初始配准估计的情况下配准效果不佳、配准时间长、误差较大的缺陷,提出了精准且相对高效的点云匹配算法。首先,运用3D-Harris算法识别每一幅点云的关键点,并以此为基本点建立局部参考框架,计算快速点特征直方图(FPFH)描述子;之后,使用最小中值法(LMeds)中的对应估计算法排除不准确的点对应关系,得到含有对应三维特征关系的特征点对。计算粗配准所需的变换矩阵,完成初步匹配。随后,根据3D-NDT算法将点云数据空间体素化,运用概率分布函数完成最终的点云进行精确地匹配。使用改进配准将3组分别从网络下载的较少噪声、大规模与Kinect V2.0采集的较多噪声、大规模的2组重叠度不同的点云数据匹配到同一个空间参考框架中,并通过精度分析对比经典3D-NDT,ICP等算法。实验结果证明,该算法在迭代次数较低时,可使室内场景点云数据完成精度较高的配准且受噪声影响较小,但如何将算法的复杂度适当降低,缩短配准时间需要更进一步的研究。 展开更多
关键词 三维正态分布变换 3D-Harris特征点 快速点特征直方图 最小中值法 点云配准
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基于NDT配准与轮式里程计的激光雷达运动畸变补偿算法 被引量:4
8
作者 陈强 陈海波 张沥化 《高技术通讯》 CAS 北大核心 2024年第1期83-91,共9页
激光雷达是广泛应用于同时定位与地图构建(SLAM)的测距传感器,普遍基于旋转机制收集周围环境的几何信息。当扫描期间激光雷达发生移动时,生成的点云会产生运动畸变,降低SLAM系统的准确性。在激光雷达SLAM算法设计中,为使雷达运动的估计... 激光雷达是广泛应用于同时定位与地图构建(SLAM)的测距传感器,普遍基于旋转机制收集周围环境的几何信息。当扫描期间激光雷达发生移动时,生成的点云会产生运动畸变,降低SLAM系统的准确性。在激光雷达SLAM算法设计中,为使雷达运动的估计结果更为精确,文中提出一种基于正态分布变换(NDT)和轮式里程计的激光雷达运动畸变补偿算法。首先,使用轮式里程计以高频测量方式对雷达运动进行估计,可补偿部分运动畸变。其次,设计一种基于NDT配准算法的误差处理方法,通过对点云的精准匹配降低里程计漂移的影响,实现雷达运动精确估计,进而精准补偿运动畸变。文中采用数据集以及真实场景实验对提出算法进行测试。实验结果表明,与传统里程计辅助方法相比,提出的算法能够优化运动畸变补偿效果,降低轨迹累积误差并生成全局一致地图。 展开更多
关键词 同时定位与地图构建(SLAM) 运动畸变补偿 激光雷达 轮式里程计 正态分布变换(ndt)
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一种基于NDT和ICP融合的点云配准算法 被引量:16
9
作者 李庆玲 翟凯 +1 位作者 郭鸿锐 段晴川 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2022年第11期23-28,39,共7页
针对迭代最近点(iterative closest point,ICP)算法和正态分布变换(normal distributions transform,NDT)算法实现点云配准误差较大的问题,该文提出了一种NDT-ICP点云配准算法,主要包括NDT粗配准和ICP精配准两个核心环节,将NDT粗配准环... 针对迭代最近点(iterative closest point,ICP)算法和正态分布变换(normal distributions transform,NDT)算法实现点云配准误差较大的问题,该文提出了一种NDT-ICP点云配准算法,主要包括NDT粗配准和ICP精配准两个核心环节,将NDT粗配准环节得到的位姿变换矩阵作为ICP精配准环节的位姿初始值,ICP精配准环节通过Gauss-Newton法迭代求解目标函数输出最优变换矩阵。实验结果表明,NDT-ICP算法较ICP算法和NDT算法有效降低了绝对位姿误差,提升了点云配准精度。 展开更多
关键词 激光雷达 点云配准 迭代最近点 正态分布变换
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基于B-SHOT特征和3D-NDT的点云自动配准 被引量:3
10
作者 王鹏 李少达 赵雪 《地理空间信息》 2018年第12期26-27,64,128,共4页
提出一种结合B-SHOT特征的3 D-NDT点云自动配准方法。首先分别提取两个点集的B-SHOT特征点,并且估算这些特征点的B-SHOT特征描述子,然后通过双向汉明距离估计两个点集之间的三维特征匹配点对,并利用随机采样一致性算法估计两个点集的初... 提出一种结合B-SHOT特征的3 D-NDT点云自动配准方法。首先分别提取两个点集的B-SHOT特征点,并且估算这些特征点的B-SHOT特征描述子,然后通过双向汉明距离估计两个点集之间的三维特征匹配点对,并利用随机采样一致性算法估计两个点集的初值转换参数,最后使用3D-NDT算法完成精确配准。实验结果表明,算法能快速精确的进行两个点云集之间的自动配准。 展开更多
关键词 B-SHOT 三维正态分布变换 自动配准 点云
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基于FPFH特征和NDT算法的树木点云配准 被引量:15
11
作者 杨玉泽 孙英伟 林文树 《西北林学院学报》 CSCD 北大核心 2019年第5期141-146,共6页
为了提高海量林地三维点云数据配准的效率和精度,提出了一种基于快速点特征直方图(fast point feature histograms,FPFH)初始匹配与正态分布变换(normal distributions transform,NDT)精确配准相结合的配准算法。首先计算2个待配准点云... 为了提高海量林地三维点云数据配准的效率和精度,提出了一种基于快速点特征直方图(fast point feature histograms,FPFH)初始匹配与正态分布变换(normal distributions transform,NDT)精确配准相结合的配准算法。首先计算2个待配准点云的法向量,再使用k-d树结构对点云的FPFH特征进行加速计算。然后,根据2个点云相似的FPFH特征,使用采样一致性初始配准算法(sample consensus initial alignment,SAC-IA)求解初始变换矩阵、完成初始配准。最后,用DNT算法对点云体素化,并使用点云密度概率分布函数进行点云数据的精确配准。结果表明,FPFH-NDT算法的平均配准误差(相应点对的平均距离)为0.032 3 m,运行时间为256.376 s;在0.05~0.1 m的点云采样阈值范围内,FPFH-NDT算法的配准误差基本不受采样阈值变化的影响,其值稳定在0.03 m左右;当采样阈值>0.1 m时,配准误差随采样阈值的增大而增大;算法的配准时间整体上随点云采样阈值增大而减少。传统ICP算法的平均配准误差和时间分别为 0.526 3 m 和14.5 s;FPFH-ICP算法的平均配准误差和时间分别为0.042 5 m和289.346 s。FPFH-NDT算法与传统ICP算法相比在配准精度上有了很大的提高,与FPFH-ICP算法相比,在保证点云的配准精度的基础上,FPFH-NDT算法降低了算法的运行时间,提高了点云配准效率。 展开更多
关键词 树木 点云 初始配准 精确配准 正态分布变换
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结合NARF特征的改进型3D-NDT多视点云配准 被引量:18
12
作者 胡修祥 张良 《信号处理》 CSCD 北大核心 2015年第12期1674-1679,共6页
提出了一种精确有效的多视图配准算法。首先,使用NARF算法对每幅点云进行关键点检测,并以NARF关键点为原点建立局部坐标系,估算FPFH描述符;其后使用基于RANSAC的对应估计和对应关系去除算法剔除错误对应关系,确定三维特征匹配点对,并求... 提出了一种精确有效的多视图配准算法。首先,使用NARF算法对每幅点云进行关键点检测,并以NARF关键点为原点建立局部坐标系,估算FPFH描述符;其后使用基于RANSAC的对应估计和对应关系去除算法剔除错误对应关系,确定三维特征匹配点对,并求解出变换矩阵,完成初始配准。然后,使用3D-NDT算法体素化点云,并使用概率分布函数对点云精细配准。最后,使用逐步匹配法对一系列点云进行配准,使其全部配准到统一坐标系中。实验结果证明,该算法能精确的对由Kinect V2.0获取的同一场景不同角度的多幅点云图像进行配准,且其配准精度较高。 展开更多
关键词 归一化对齐径向特征 快速点特征直方图描述子 三维正态分布变换算法 多视图配准
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基于LM优化的NDT点云配准算法 被引量:5
13
作者 胡璇熠 崔更申 +1 位作者 匡兵 邱德宪 《计算机仿真》 北大核心 2023年第11期306-310,共5页
传统的正态分布变换配准算法处理初始位姿变换相差较大的两帧点云时,存在无法收敛或者陷入局部最小值的问题。为了提高算法的收敛性能,提出了一种基于LM方法改进的三维正态分布变换配准算法。在原始点云的体素滤波中,引入k最邻近搜索寻... 传统的正态分布变换配准算法处理初始位姿变换相差较大的两帧点云时,存在无法收敛或者陷入局部最小值的问题。为了提高算法的收敛性能,提出了一种基于LM方法改进的三维正态分布变换配准算法。在原始点云的体素滤波中,引入k最邻近搜索寻找距离重心最近的点作为替代点,提高点云数据在下采样后的精度。在算法的迭代优化步骤中使用列文伯格-马夸尔特法,通过计算因子ρ的值动态调节每次迭代过程的步长直到达到最优,避免无法收敛或陷入局部最小值的问题。实验数据表明,相比于传统的正态分布变换配准算法,所提算法在初始位姿变换相差较大时,精度更高且鲁棒性较好。 展开更多
关键词 激光雷达 点云配准 正态分布变换 列文伯格-马夸尔特法 定位
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基于NDT与ICP结合的点云配准算法 被引量:47
14
作者 王庆闪 张军 +1 位作者 刘元盛 张鑫晨 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第7期88-95,共8页
Lidar SLAM技术是无人车进行精确导航的一种重要方式,也是实现无人车在复杂的园区非结构化道路环境中安全驾驶的一种前提保障。构建了一种快速精确定位与建图的方法,通过车载激光雷达返回的大量点云数据,进行噪声点移除以及Voxel Grid... Lidar SLAM技术是无人车进行精确导航的一种重要方式,也是实现无人车在复杂的园区非结构化道路环境中安全驾驶的一种前提保障。构建了一种快速精确定位与建图的方法,通过车载激光雷达返回的大量点云数据,进行噪声点移除以及Voxel Grid滤波的预处理,在保持原始点云形态的同时实现点云配准。首先利用NDT(Normal Distribution Transform)点云配准算法对无人车的位姿粗估计,然后利用ICP(Iterative Closest Point)点云配准算法对已配准的点云进行校正,实现无人车位姿的精确估计,进而完成地图的更新过程。该方法只需要车载激光雷达传感器实现了快速的、精度高的Lidar SLAM。将算法用于小旋风无人车,在校园环境进行了验证,结果表明该算法是可靠、有效的。 展开更多
关键词 Lidar SLAM 无人车 正态分布变换(ndt) 迭代最近点(ICP) 点云配准 定位 地图构建
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一种用于点云配准的快速NDT关键点提取方法 被引量:3
15
作者 赵凯 朱愿 袁旻川 《应用激光》 CSCD 北大核心 2018年第5期835-841,共7页
针对城市环境下大场景三维激光雷达点云配准效率低的问题,提出一种基于正态分布变换(NDT)关键点提取的配准方法。由于NDT可以提供点云数据高效的空间存储表示,所以以NDT单元为对象,通过考虑NDT单元的曲面曲率和形状,以及与其邻域... 针对城市环境下大场景三维激光雷达点云配准效率低的问题,提出一种基于正态分布变换(NDT)关键点提取的配准方法。由于NDT可以提供点云数据高效的空间存储表示,所以以NDT单元为对象,通过考虑NDT单元的曲面曲率和形状,以及与其邻域其它NDT单元之间特征值和特征向量的空间关系,准确地检测和描述表面变化显著的NDT单元作为关键点。以所提取的关键点进行配准,大大减少了用于配准的点对数量,提高配准效率。对城市环境下的点云数据集进行测试,结果表明,提出的方法对两帧点云之间的初始偏移不敏感,具有较高的鲁棒性,并且在保证配准精度的同时,平均配准耗时仅为112ms。 展开更多
关键词 点云配准 正态分布变换 关键点提取 无人车 城市场景
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一种基于SAC-NDT和ICP的高精度点云配准方法 被引量:5
16
作者 单彦虎 张潇丹 储成群 《单片机与嵌入式系统应用》 2023年第4期61-65,76,共6页
传统的正态分布变换算法精度低,而精度较高的迭代最近点算法极易陷入局部最优解。为了解决以上问题,将采样一致性算法与NDT算法结合作为点云初始配准方法,再利用KD-tree加速的ICP精配准方法完成点云匹配。实验结果表明,本文所提出的方... 传统的正态分布变换算法精度低,而精度较高的迭代最近点算法极易陷入局部最优解。为了解决以上问题,将采样一致性算法与NDT算法结合作为点云初始配准方法,再利用KD-tree加速的ICP精配准方法完成点云匹配。实验结果表明,本文所提出的方法大大提高了配准精度。 展开更多
关键词 点云配准 快速点特征直方图 正态分布变换 迭代最近点
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ISS特征融合NDT的点云配准研究 被引量:2
17
作者 李森 范平清 +1 位作者 马西沛 王岩松 《电子器件》 CAS 2024年第3期672-678,共7页
点云配准技术在三维重建、自动驾驶领域中起着重要作用。针对正态分布变换(NDT)算法点云配准数据量较大时,配准效率低和配准精度受到初始位姿影响较大的问题,提出一种内部形状描述子(ISS)特征点融合NDT的点云配准方法。首先利用ISS算法... 点云配准技术在三维重建、自动驾驶领域中起着重要作用。针对正态分布变换(NDT)算法点云配准数据量较大时,配准效率低和配准精度受到初始位姿影响较大的问题,提出一种内部形状描述子(ISS)特征点融合NDT的点云配准方法。首先利用ISS算法对点云进行特征点提取,然后计算特征点处的快速点特征直方图(FPFH)来描述特征点处的局部几何信息,再利用随机采样一致初始配准算法(SAC-IA)进行粗配准,在粗配准后目标点云与源点云获得一个初始变换位姿,最后将该初始变换提供给NDT算法进行精配准。通过对数据集进行不同算法下的对比实验,证明该算法可以有效地提高点云的配准精度和配准效率。 展开更多
关键词 自动驾驶 ISS特征点 FPFH特征 SAC-IA 正态分布变换算法
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基于NDT和ICP融合的点云配准方法 被引量:5
18
作者 张桂杨 苑壮 陶刚 《北京测绘》 2019年第12期1465-1469,共5页
针对传统迭代最近点算法高精度低效率与正态分布变换算法高效率低精度的问题,提出了基于NDT与ICP融合的点云配准方法。首先通过NDT算法选择合适的网格参数将待匹配的点云向目标点云拉近以提高配准效率,完成粗配准,其次使用KD树加速的IC... 针对传统迭代最近点算法高精度低效率与正态分布变换算法高效率低精度的问题,提出了基于NDT与ICP融合的点云配准方法。首先通过NDT算法选择合适的网格参数将待匹配的点云向目标点云拉近以提高配准效率,完成粗配准,其次使用KD树加速的ICP算法求解变换矩阵以提高配准的计算效率。通过实验表明,本文方法匹配速度相比NDT算法和ICP算法有明显提高,且精度高于NDT算法。 展开更多
关键词 点云配准 正态分布变换 点云搜索 迭代最临近点
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基于NDT和改进ICP融合的点云配准方法 被引量:3
19
作者 姬鹏 陈泽曰 《工业控制计算机》 2022年第11期111-113,共3页
基于激光SLAM,提出了一种基于NDT和改进ICP融合的点云配准方法。该算法针对经典的ICP(Iterative Closest Points)迭代最近点算法需要良好的匹配初值否则就会陷入局部最优的问题,以及NDT(Normal Distribution Transformation)正态分布变... 基于激光SLAM,提出了一种基于NDT和改进ICP融合的点云配准方法。该算法针对经典的ICP(Iterative Closest Points)迭代最近点算法需要良好的匹配初值否则就会陷入局部最优的问题,以及NDT(Normal Distribution Transformation)正态分布变换算法虽然对初值要求不高,但是其配准精度不高的问题进行了优化。首先对点云数据进行Voxel Grid滤波和Progressive Morphological滤波处理,在保留点云特征的同时能够有效去除点云数量以及地面点云。然后选取NDT算法对点云进行粗配准,在此粗配准的基础上,利用改进的ICP算法完成精配准,即在ICP算法中解算姿态时利用高斯牛顿法完成计算。 展开更多
关键词 激光SLAM 正态分布变换 点云配准 迭代最近点
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