基于遗传迭代最近点算法的激光数据配准

• 作者: 柳雄 罗荣华 闵华清 陈焕
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 迭代最近点 遗传算法 扫描匹配
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 168-171
• 页数: 4页
• 分类号: TP242
• 语种: 中文

摘要

扫描匹配算法被广泛应用于基于视觉、声纳、激光等传感器数据的特征匹配中,其中迭代最近点扫描匹配算法(ICP)是最常见的扫描匹配算法,但该算法存在匹配误差较大、对角度误差修正较差等缺点;针对基于ICP的激光传感器数据配准中存在的问题,提出了一种遗传迭代最近点扫描匹配算法(GICP);通过遗传算法搜索当前扫描数据和参考扫描数据的最优匹配,修正初始里程计读数的误差以及机器人的位姿;实验结果表明,提出的算法能够有效地解决扫描匹配算法中任意的配准问题,提高了机器人的定位精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	闵华清	华南理工大学计算机科学与工程学院	65	728	13.0	25.0
2	罗荣华	华南理工大学计算机科学与工程学院	19	463	7.0	19.0
3	陈焕	华南理工大学计算机科学与工程学院	2	7	1.0	2.0
4	柳雄	华南理工大学计算机科学与工程学院	1	7	1.0	1.0