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摘要:
针对ICP算法在点云配准时存在对初始位置敏感、易陷入局部最优的缺陷,提出一种基于布谷鸟优化算法的点云配准方法.对输入点云的均匀采样,并基于领域半径约束的固有形状特征点(Intrinsic Shape Signa-ture,ISS)提取进一步简化点云.通过布谷鸟算法莱维飞行全局搜索更新策略完成对点云较好的初始配准,得到空间变换矩阵参数.利用k-D树(k-Dimension tree)近邻搜索方法加快对应点的搜索速度,以提高点云ICP精细配准的效率.通过对不同初始位置的点云库模型进行配准实验,结果表明该算法能有效克服ICP算法的缺陷,其全局搜索性能与寻优精度更具优势,抗噪性好,配准精度高,鲁棒性强.
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收敛性能
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于布谷鸟优化的三维点云配准算法
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 布谷鸟算法全局优化点云配准粗精配准 ICP算法
年,卷(期) 2020,(12) 所属期刊栏目 算法
研究方向 页码范围 216-223,272
页数 9页 分类号 TP18
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386x.2020.12.034
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 马卫 27 164 9.0 12.0
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研究主题发展历程
节点文献
布谷鸟算法全局优化点云配准粗精配准
ICP算法
研究起点
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研究分支
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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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