【摘要】：提出一種基于高斯混合模型與地球移動(dòng)距離的點(diǎn)集配準(zhǔn)算法.將待配準(zhǔn)的兩個(gè)點(diǎn)集均表示為高斯混合模型,其中高斯分布的數(shù)量為點(diǎn)集中點(diǎn)的數(shù)量,每個(gè)高斯分布的均值為點(diǎn)的坐標(biāo)值,方差為通過(guò)優(yōu)化算法得到的優(yōu)化值.在配準(zhǔn)過(guò)程中通過(guò)優(yōu)化兩個(gè)高斯模型之間的地球移動(dòng)距離來(lái)達(dá)到最佳匹配效果.該方法對(duì)點(diǎn)集配準(zhǔn)中常見(jiàn)的噪聲、外點(diǎn)、結(jié)構(gòu)缺失等問(wèn)題具有較強(qiáng)的魯棒性.公共數(shù)據(jù)集與真實(shí)車輛平臺(tái)上的實(shí)驗(yàn)表明該算法優(yōu)于目前流行的點(diǎn)集配準(zhǔn)算法.
[Abstract]:A point set registration algorithm based on Gao Si hybrid model and Earth moving distance is proposed. The two sets of points to be registered are expressed as Gao Si's mixed model, in which the amount of Gao Si distribution is the number of the point concentration points, the mean value of each Gao Si distribution is the coordinate value of the point, and the variance is the optimized value obtained by the optimization algorithm. In the registration process, the optimal matching effect is achieved by optimizing the distance between the two Gao Si models. This method is robust to the common problems of point set registration, such as noise, outer point, structural loss and so on. Experiments on common data sets and real vehicle platforms show that the proposed algorithm is superior to the current popular point set registration algorithm.
【作者單位】： 上海交通大學(xué)自動(dòng)化系;上海交通大學(xué)機(jī)械與動(dòng)力工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金重大研究計(jì)劃資助項(xiàng)目(91420101)
【分類號(hào)】：TP301.6

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2311073