【摘要】：為減小離群點對點云配準(zhǔn)精確度的影響,避免點云配準(zhǔn)迭代計算過程中陷入局部最小值,基于魯棒性準(zhǔn)則函數(shù)點云配準(zhǔn)框架提出泰勒級數(shù)準(zhǔn)則函數(shù)魯棒性點云配準(zhǔn)算法.該方法分為泰勒級數(shù)準(zhǔn)則函數(shù)的提出和配準(zhǔn)初始值的確定2個方面.泰勒級數(shù)準(zhǔn)則函數(shù)中,考慮各準(zhǔn)則函數(shù)限制離群點影響來提高配準(zhǔn)精確度的內(nèi)因,對權(quán)值遞減速率較合理的Cauchy準(zhǔn)則函數(shù)進(jìn)行泰勒級數(shù)展開,構(gòu)造泰勒級數(shù)準(zhǔn)則函數(shù)解決離群值問題;配準(zhǔn)初始值的確定中,通過計算待匹配點云數(shù)據(jù)集的重心,根據(jù)重心信息確定平移向量,解決局部最小值問題.數(shù)值實驗結(jié)果表明,泰勒級數(shù)準(zhǔn)則函數(shù)配準(zhǔn)誤差較最小二乘法、Huber、Tukey和Cauchy準(zhǔn)則函數(shù)更小,在配準(zhǔn)精度上有了較大的提高,并且誤差值穩(wěn)定收斂;引入插值算法對點云數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,對后續(xù)的配準(zhǔn)精度有一定的改善.
[Abstract]:In order to reduce the influence of outliers on the accuracy of point cloud registration and to avoid falling into local minimum in the iterative computation of point cloud registration, a robust point cloud registration algorithm for Taylor series criterion function is proposed based on the robust criterion function point cloud registration framework. The method can be divided into two aspects: the formulation of Taylor series criterion function and the determination of registration initial value. In the Taylor series criterion function, considering the influence of outliers on each criterion function to improve the registration accuracy, the Taylor series expansion is carried out for the Cauchy criterion function whose weight decline rate is more reasonable. The Taylor series criterion function is constructed to solve the problem of outliers. In the determination of registration initial value, the local minimum value is solved by calculating the center of gravity of the data set of the point cloud to be matched, and determining the translation vector according to the barycenter information. The results of numerical experiments show that the registration error of Taylor series criterion function is smaller than that of least square method, Huber,Tukey and Cauchy criterion functions are smaller, and the registration accuracy is greatly improved, and the error value converges stably. The interpolation algorithm is introduced to deal with the point cloud data, which improves the registration accuracy.
【作者單位】： 三峽大學(xué)水電工程智能視覺監(jiān)測湖北省重點實驗室 南京師范大學(xué)江蘇省三維打印裝備與制造重點實驗室
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61272237,61273243) 水電工程智能視覺監(jiān)測湖北省重點實驗室開放基金(2014KLA04,2014KLA12) 江蘇省三維打印裝備與制造重點實驗室開放基金(L2014071304) 湖北省自然科學(xué)基金創(chuàng)新群體(2015CFA025) 湖北省教育廳科學(xué)技術(shù)研究計劃重點項目(D20151204)
【分類號】：TP301.6

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：2401939