期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到4篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于NDT和VGICP融合的大规模机载点云配准方法研究 被引量：1
1
作者 戴志伟 鲁铁定 《江西测绘》 2023年第1期22-25,50,共5页
论文基于大规模的机载航带点云配准,提出一种基于三维正态分布变换(3D Normal Distribution Transform,3D-NDT)算法和体素化广义迭代最近点(VGICP)算法融合的点云配准方法。该算法针对VGICP算法对初始位姿敏感和NDT算法配准精度不高的... 论文基于大规模的机载航带点云配准,提出一种基于三维正态分布变换(3D Normal Distribution Transform,3D-NDT)算法和体素化广义迭代最近点(VGICP)算法融合的点云配准方法。该算法针对VGICP算法对初始位姿敏感和NDT算法配准精度不高的问题进行优化,取长补短。同时,设计了三组点云配准实验,验证了该算法在大规模的机载航带点云配准中具有高鲁棒性和高精度。 展开更多
关键词 机载激光雷达 航带点云配准 NDT vgicp
原文传递
火星局部地形高精度配准方法研究
2
作者 王彬亮 郭欣怡 赵双明 《测绘地理信息》 CSCD 2022年第S01期177-182,共6页
针对HiRISE(high resolution science imaging experiment)DEM(digital elevation model)和MOLA(Mars orbiter laser altimeter)DEM的匹配问题,提出了一种基于点云粗配准与精配准方法结合的地形匹配框架。实验表明,相比于GICP等经典方法... 针对HiRISE(high resolution science imaging experiment)DEM(digital elevation model)和MOLA(Mars orbiter laser altimeter)DEM的匹配问题,提出了一种基于点云粗配准与精配准方法结合的地形匹配框架。实验表明,相比于GICP等经典方法,本文算法在“好奇号”着陆区域的地形配准精度提高近20%,且收敛速度更快,算法鲁棒性更强。 展开更多
关键词 MOLA HiRISE 点云配准 ISS FPFH vgicp
原文传递
体素化广义迭代最近点的回环检测算法研究 被引量：1
3
作者 任逍 赵旭 +1 位作者 李连鹏 刘子玉 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2024年第9期35-38,共4页
同步定位与地图构建(SLAM)是大规模定位和地图构建的关键技术之一,针对室外大场景环境建图时存在累计误差较大导致定位精度不高、地图出现重影和漂移的问题,提出了一种基于体素化广义迭代最近点(VGICP)优化的回环检测算法。该方法扩展... 同步定位与地图构建(SLAM)是大规模定位和地图构建的关键技术之一,针对室外大场景环境建图时存在累计误差较大导致定位精度不高、地图出现重影和漂移的问题,提出了一种基于体素化广义迭代最近点(VGICP)优化的回环检测算法。该方法扩展了广义迭代最近点(GICP)算法,计算体素内局部多个点,在保证准确性的同时避免了代价高昂的最邻近搜索。将所提方法加入扫描上下文(SC)-LeGO—激光雷达测距和实时测绘(LOAM)完整框架中,并利用KITTI数据集05序列测试。实验结果表明:优化算法估计的轨迹和真实轨迹有较高的重合度,绝对位姿误差(APE)和相对姿态误差(RPE)的最大值分别下降了46.4%,18.8%;均方值误差下降了17.7%,19.9%;优化算法可以进一步提高建图精度并降低姿态漂移误差。 展开更多
关键词 同步定位与地图构建 回环检测 体素化广义迭代最近点 SC-LeGO-LOAM
在线阅读 下载PDF
一种改进的体素化邻近点搜索算法 被引量：3
4
作者 周思达 宋一鸣 +2 位作者 唐嘉宁 胡敏森 许俊锋 《重庆理工大学学报（自然科学）》 北大核心 2023年第7期201-207,共7页
针对多传感器同时建图与定位SLAM(simultaneous localization and mapping)系统,在室外大面积特征过多环境中,因为特征不匹配而导致的精度误差、系统缺失鲁棒性等问题,提出一种改进的体素化邻近点搜索(voxelized generalized iterative ... 针对多传感器同时建图与定位SLAM(simultaneous localization and mapping)系统,在室外大面积特征过多环境中,因为特征不匹配而导致的精度误差、系统缺失鲁棒性等问题,提出一种改进的体素化邻近点搜索(voxelized generalized iterative closest point)算法。首先利用激光-惯导-视觉各传感器分别对不同环境感知可以优势互补的特点,提出一种特征可信性筛选方法,给予系统一个精确的初始猜测。然后将视觉特征子集通过深度信息与点云数据关联,通过加入视觉约束筛选可观测性高的体素化的目标点云群,在减少计算复杂度的情况下,使定位建图更加精确。仿真实验证明,当运用此算法的多传感器融合SLAM系统在特征点云较多的环境中建图时,与LVI-SAM系统对比定位误差减少12.335%;在运行线速度超过10 m/s时,提升了系统的鲁棒性,具有较强的可行性。 展开更多
关键词 多传感器融合 体素化邻近点搜索 体素化点云群 视觉特征子集 特征可信性筛选
在线阅读 下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部