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摘要:
针对当前点云配准算法效率过低的问题,运用 OpenCL 实现了基于通用 GPU 的 kd-tree 并行搜索算法,进而实现了 ICP点云并行配准算法。首先建立目标点云的三维空间 kd-tree,并使用 OpenCL 并行加速其搜索算法;然后将并行加速的 kd-tree 搜索算法运用于 ICP 算法,同时针对 ICP 算法的其他部分也使用 OpenCL 并行加速以确保配准过程尽可能高效。通过实验验证了所实现算法的高效性以及健壮性。
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文献信息
篇名 基于OpenCL的ICP点云并行配准算法
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 OpenCL GPU kd-tree 点云配准 ICP
年,卷(期) 2016,(11) 所属期刊栏目 算 法
研究方向 页码范围 185-187,192
页数 4页 分类号 TP391.41
字数 4485字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386x.2016.11.043
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘忠建 北方工业大学计算机学院 1 10 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
OpenCL
GPU
kd-tree
点云配准
ICP
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用与软件
月刊
1000-386X
31-1260/TP
大16开
上海市愚园路546号
4-379
1984
chi
出版文献量(篇)
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47
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101489
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