成对点云对应关系优化的点云配准算法

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针对点云配准过程中存在的迭代次数多、易收敛到局部最优、配准时间长等问题,提出一种基于成对点云对应关系优化的点云配准方法。首先利用快速特征直方图(FPFH)与特征优化生成初始的对应关系;然后通过检查对应点之间是否满足最邻近原则得到初始的对应点集,再对初始的点集进行L2范数比值判别,基本选择出正确对应关系的对应点集,最后通过交替优化计算点云的变换矩阵,实现点云的精确配准。实验结果表明,与传统算法相比,该算法配准速度快,配准精度较高,并且对重叠度低、噪声大的点云具有很好的稳健性。
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