一种基于 K-D 树优化的 ICP三维点云配准方法

• 作者: 刘江 张旭 朱继文
• 来源期刊: 测绘工程
• 学科: 地球科学
• 关键词: 点云配准 k-d tree 中心重合 精度 稳定性
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 15-18
• 页数: 4页
• 分类号: P208
• 字数: 3128字
• 语种: 中文

摘要

为提高三维点云数据配准精度和速度，提出一种基于K‐D树优化的IC P三维点云配准方法，首先采用中心重合法实现点云数据的粗配准，然后利用K‐D tree快速搜索最近点对改进传统ICP方法，完成三维点云数据精配准，该方法克服传统IC P算法中由于利用欧式距离来判断最近点所引起的工作量大、耗费时间多的缺陷，提高点云的配准速度。在此基础上利用斯坦福不同密度Bunny点云数据进行实验验证，结果表明在采用中心重合法实现三维点云粗配准的基础上，利用K‐D tree优化ICP算法，能够提高点云配准的精度、速度和稳定性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱继文	黑龙江工程学院测绘工程学院	27	136	6.0	10.0
2	刘江	黑龙江工程学院测绘工程学院	21	116	6.0	10.0
3	张旭	北京建筑大学测绘与城市空间信息学院	6	161	3.0	6.0