【摘 要】
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针对3D正态分布变换算法在大型场景点云数据配准时效率低的问题,提出一种基于拟牛顿法改进的3D正态分布变换算法。 3D正态分布变换算法主要通过牛顿迭代法进行两视点云最优转
【机 构】
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成都理工大学地球科学学院,西南交通大学地球科学与环境工程学院
【基金项目】
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四川省教育厅研究基金重点项目(15ZA0060);四川省教育厅科研项目(16ZA0091);四川省国土资源厅科学研究计划(KJ-2016-15);地球空间环境与大地测量教育部重点实验室测绘基础研究基金(15-01-06)资助
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针对3D正态分布变换算法在大型场景点云数据配准时效率低的问题,提出一种基于拟牛顿法改进的3D正态分布变换算法。 3D正态分布变换算法主要通过牛顿迭代法进行两视点云最优转换参数求解,但是随着待配准点云数据量的增加,牛顿迭代法需要大量的时间计算Hessian矩阵,增加了算法整体的时间复杂度。本文算法通过拟牛顿法代替牛顿法求解Hessian,改善了3D正态分布变换算法针对大型场景点云数据配准需要大量时间去计算Hessian矩阵的问题。实验表明,本文算法针对大型点云数据不仅能够保持传统3D正态分布变换算法的配准精
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