在使用点云FPFH(Fast Point Feature Histograms)特征进行三维物体识别或配准时,人为主观调整邻域半径计算FPFH特征描述符具有随意性、低效性,整个过程不能自动化完成。针对该问题,提出了自适应邻域选择的FPFH特征提取算法。首先,对多...在使用点云FPFH(Fast Point Feature Histograms)特征进行三维物体识别或配准时,人为主观调整邻域半径计算FPFH特征描述符具有随意性、低效性,整个过程不能自动化完成。针对该问题,提出了自适应邻域选择的FPFH特征提取算法。首先,对多对点云估算点云密度;然后,计算多个邻域半径以提取FPFH特征用于SAC-IA配准,统计配准性能最优时的半径与点云密度值,使用三次样条插值拟合法求出函数表达式,形成自适应邻域选择的FPFH特征提取算法。实验结果表明,该算法根据点云密度自适应选择合适的邻域半径,提升了FPFH特征匹配的性能,同时加快了运算速度,具有指导价值。展开更多
针对目前点云在大数据量下的自动配准算法计算效率低下,粗配准初值匹配稳定性差,参数难以设置等问题,提出一种基于匹配对间相对几何不变性特点的快速粗配准算法。通过点云邻域特征值筛选一定量的关键点,利用快速点特征直方图(fast point...针对目前点云在大数据量下的自动配准算法计算效率低下,粗配准初值匹配稳定性差,参数难以设置等问题,提出一种基于匹配对间相对几何不变性特点的快速粗配准算法。通过点云邻域特征值筛选一定量的关键点,利用快速点特征直方图(fast point feature histogram,FPFH)描述子初步获取最邻近匹配对;通过点云特征的对称候选寻点策略及两组正确匹配对在源点云与目标点云对应边的2-范数比例不变的特性获取精确的匹配对;利用奇异值分解算法(singular value decomposition,SVD)求解配准目标函数。实验表明,算法策略合理可靠,参数设置相对简易,具有显著的效率及稳定性优势,能够为后续精配准提供稳定精确的初始参数。展开更多
激光点云常规匹配算法是迭代最近点(Iterative Closest Point, ICP)算法,但其收敛速度慢、鲁棒性差,因此,提出一种融合多种优化算法的激光点云高效ICP配准方法。首先对点云体素滤波降采样,通过ISS算子提取关键点,采用快速点特征直方图(F...激光点云常规匹配算法是迭代最近点(Iterative Closest Point, ICP)算法,但其收敛速度慢、鲁棒性差,因此,提出一种融合多种优化算法的激光点云高效ICP配准方法。首先对点云体素滤波降采样,通过ISS算子提取关键点,采用快速点特征直方图(Fast Point Feature Histograms, FPFH)提取关键点特征,嵌入多核多线程并行处理模式(OpenMP)提高特征提取速度;然后基于提取的FPFH特征,使用采样一致性初始配准算法(Sample Consensus Initial Alignment, SAC-IA)进行相似特征点粗配准,获取点云集间的初始旋转平移变换矩阵;最后采用ICP算法进行精配准,同时采用最优节点优先(Best Bin First, BBF)优化K-D tree近邻搜索法来加速对应关系点对的搜索,并设定动态阈值消除错误对应点对,提高配准快速性和准确性。对两个实例的配准点云进行了实验验证,结果表明,提出的优化配准算法具有明显速度优势和精度优势。展开更多
为解决传统迭代最近点(iterative closest point,ICP)算法存在配准效率低等问题,提出一种改进的采样一致性点云配准算法。通过自适应体素网格滤波法对点云进行处理,可以根据点云量级自动修改体素立方体大小,剔除偏差较大的噪点,降低点...为解决传统迭代最近点(iterative closest point,ICP)算法存在配准效率低等问题,提出一种改进的采样一致性点云配准算法。通过自适应体素网格滤波法对点云进行处理,可以根据点云量级自动修改体素立方体大小,剔除偏差较大的噪点,降低点云数据量级;在快速点特征直方图(fast point features histogram,FPFH)中引入距离的二次函数,降低远距离邻域点的权值,提高近距离邻域点的权值。运用公开数据集Bunny点云数据进行实验的结果表明,该算法相对于传统点云配准算法的配准精度提升了54.65%,配准效率提升了39.39%。运用多组数据验证了该算法的有效性。展开更多
文摘在使用点云FPFH(Fast Point Feature Histograms)特征进行三维物体识别或配准时,人为主观调整邻域半径计算FPFH特征描述符具有随意性、低效性,整个过程不能自动化完成。针对该问题,提出了自适应邻域选择的FPFH特征提取算法。首先,对多对点云估算点云密度;然后,计算多个邻域半径以提取FPFH特征用于SAC-IA配准,统计配准性能最优时的半径与点云密度值,使用三次样条插值拟合法求出函数表达式,形成自适应邻域选择的FPFH特征提取算法。实验结果表明,该算法根据点云密度自适应选择合适的邻域半径,提升了FPFH特征匹配的性能,同时加快了运算速度,具有指导价值。
文摘三维点云数据配准在机器人环境感知与建模、虚拟现实、人机交互、逆向工程等领域有着广阔的应用前景。针对传统迭代最近点(Iterative Closest Point,ICP)算法中存在的收敛速度慢、鲁棒性差等问题进行研究,提出了一种融合采样一致性和迭代最近点算法的点云配准方法,对点云数据的快速点特征直方图(Fast Point Features Histograms,FPFH)特征进行提取并对这些特征使用采样一致性初始配准算法(Sample Consensus Initial Alignment,SAC-IA)进而得到点云集间的对应关系,计算出点云的初始变换,从而获得一个较好的配准位置,提出了k-d树近邻搜索方法加速搜寻对应点对,并利用点云的方向向量阈值去除迭代最近点算法产生的误点对,实现点云的精确配准。实验结果表明,算法取得了较高的配准精度,加快了收敛速度。
文摘针对目前点云在大数据量下的自动配准算法计算效率低下,粗配准初值匹配稳定性差,参数难以设置等问题,提出一种基于匹配对间相对几何不变性特点的快速粗配准算法。通过点云邻域特征值筛选一定量的关键点,利用快速点特征直方图(fast point feature histogram,FPFH)描述子初步获取最邻近匹配对;通过点云特征的对称候选寻点策略及两组正确匹配对在源点云与目标点云对应边的2-范数比例不变的特性获取精确的匹配对;利用奇异值分解算法(singular value decomposition,SVD)求解配准目标函数。实验表明,算法策略合理可靠,参数设置相对简易,具有显著的效率及稳定性优势,能够为后续精配准提供稳定精确的初始参数。
文摘为解决传统迭代最近点(iterative closest point,ICP)算法存在配准效率低等问题,提出一种改进的采样一致性点云配准算法。通过自适应体素网格滤波法对点云进行处理,可以根据点云量级自动修改体素立方体大小,剔除偏差较大的噪点,降低点云数据量级;在快速点特征直方图(fast point features histogram,FPFH)中引入距离的二次函数,降低远距离邻域点的权值,提高近距离邻域点的权值。运用公开数据集Bunny点云数据进行实验的结果表明,该算法相对于传统点云配准算法的配准精度提升了54.65%,配准效率提升了39.39%。运用多组数据验证了该算法的有效性。
