基于曲率信息的人工蜂群点云配准算法

• 作者: 付鲲 陈雷
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 点云 曲率信息 特征点选取 对应点寻找 人工蜂群算法
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 999-1003,1024
• 页数: 6页
• 分类号: TP751.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.10.0732

摘要

针对仅使用群智能优化算法及点云空间信息进行点云配准时,优化过程寻找两片点云对应点耗时较长,收敛速度较慢的缺点,提出一种基于曲率信息的人工蜂群点云配准算法.算法根据曲率信息提取特征点,通过改进人工蜂群算法优化目标函数得到可以使两片点云重合的最佳变换矩阵.在种群优化过程中根据曲率信息约束对应点寻找范围,缩小参与计算点云的规模.对比实验表明,与仅采用随机选点方法和使用点云空间坐标信息的配准算法等相比,所提出算法可以在不降低配准精度的同时,有效加快配准收敛速度,显著缩短点云配准所用时间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈雷	天津大学电气自动化与信息工程学院	50	248	10.0	13.0
5	付鲲	天津大学电气自动化与信息工程学院	1	0	0.0	0.0