自动计算重叠度的多源点云配准方法

• 作者: 李鑫 莫思特 黄华 杨世基
• 来源期刊: 红外与激光工程
• 学科: 工学
• 关键词: 点云配准 改进TrICP 贡献因子 奇异值分解
• 年，卷（期）: 2021,（12）
• 所属期刊栏目: 激光器与激光光学|Lasers & Laser optics
• 页码范围: 260-268
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/IRLA20210088

摘要

针对多源点云配准存在噪声、部分重叠、不同模型的配准参数难确定等问题,提出一种基于贡献因子的改进TrICP算法.首先,使用改进体素降采样以及随机降采样对点云进行降采样.然后,利用改进算法的贡献因子来保留对配准贡献度更大的点对,使用奇异值分解法(SVD)对变换矩阵求解,同时计算距离曲线上的点经过原点的斜率来自动计算重叠度,实现点云的全自动配准.使用斯坦福大学的Bunny点云以及"茂县624"滑坡现场点云数据对改进算法及TrICP等多个算法进行对比实验.结果 表明:相对于TrICP,改进算法在Bunny点云以及滑坡体点云上,配准速度分别提升50％和67％,且精度更高,并在添加大量噪声情况下仍能正确配准,这表明该算法能对含大量噪声、部分重叠、非同源的激光与影像重建点云进行可靠高效的自动配准,实现多源数据优势互补以获取目标的精准点云信息.