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摘要
传统迭代最近点配准方法依赖于配准点云的初始位姿,否则在进行迭代时会陷入局部最优解,导致配准精度低。针对传统迭代最近点配准方法的缺点,提出一种基于特征值偏离比的点云配准方法,使点云在进行迭代最近点配准时能有较好的初始位姿。所提点云配准方法先将去中心化的初始点云进行体素滤波预处理,再利用特征值的偏离比筛选出特征点,然后利用点云邻域维度不变特性找出两组点云的匹配点,再进行粗配准,最后利用改进的迭代最近点进行精配准。试验结果表明,所提点云配准方法能够使得配准点云具有较好的初始位姿,与迭代最近点配准方法以及基于采样一致性初始配准和正态分布变换融合的配准方法相比,所提方法有着更高的效率和精确度。
