基于混合算法的点云配准方法研究

• 作者: 任伟建 刘丹 张鹏 高梦宇 高铭泽
• 来源期刊: 吉林大学学报（信息科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 人工萤火虫-粒子群优化算法 点云配准 ICP算法
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 408-416
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 6803字
• 语种: 中文

摘要

为解决ICP(Iterative Closest Point)算法对初始点云位置要求高且易陷入局部最优的问题,提出一种新的配准方法.首先遵从优势互补基本思想,结合将人工萤火虫算法和粒子群算法生成自适应人工萤火虫-粒子群算法(AAGPSO:Adaptive Artificial Glowworm-Particle Swarm Optimization),以使算法的收敛速度变快,解的精度得到提高;其次优化迭代最近点算法(ICP),将已改进的AAGPSO算法引入ICP配准算法中进行点云配准,解决ICP算法因点云的初始位置相差较大而陷入局部最优问题,加快整体的配准效率.通过实验对比原始ICP配准方法和改进的配准方法并对其进行误差分析,结果验证了AAGPSO算法在传统ICP算法的基础上提高了配准精度,并且加快了算法收敛速度,改进的配准方法具有明显优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘丹	中国石油天然气股份有限公司辽河油田分公司钻采工艺研究院	57	229	10.0	14.0
2	任伟建	东北石油大学电气信息工程学院	112	448	11.0	17.0
6	高梦宇	东北石油大学电气信息工程学院	2	1	1.0	1.0
7	高铭泽		3	9	1.0	3.0