云数据txt可视化matlab
2021-06-25 16:06:45 753B 点云数据 txt pointcloud 可视化
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智慧方案
2021-06-25 14:01:40 152.51MB 智慧方案
文档中.m文件为将txt文件的点云数据进行栅格化,直接可以运行。
建筑物轮廓提取点云数据
2021-06-24 17:17:36 357KB 点云处理
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对扫描所得的曲面点云数据进行去噪、精简、拟合等处理,是进行施釉轨迹优化仿真的前提。以一具有明显曲率变化的工件实物为研究对象,制定了定向施釉方案,确定了定向施釉路径,并在MATLAB环境下进行施釉轨迹的优化仿真。仿真结果表明,釉层厚度波动在误差允许范围内,验证了轨迹优化方法的正确性。
2021-06-22 16:03:44 2.11MB MATLAB 施釉轨迹优化 点云数据处理
针对现有迭代最邻近点(ICP)算法在点云数据配准过程中查找对应最近点速度缓慢、配准效率低的问题,提出一种采用点云重心距离进行边界检测的点云数据配准新算法.该算法首先运用主成分分析法进行点云数据粗配准,获得良好点云姿态;其次,采用点云重心距离特征进行边界检测并提取待配准点云边界;在此基础上,利用K-D树在两点云边界中查找对应最近点对,并通过单位四元数法进行坐标转换,求得平移矩阵及旋转矩阵,从而实现快速、精确的点云数据配准.实验结果表明:与经典ICP算法、现有改进ICP算法相比,本文中点云边界特征点的提取简单快速,极大简化了配准点集,简化率达到2.24%,改进方法的配准效率提高了25.8%.本文算法在保证精度基础上有效提高了配准效率,适用于数据量较大的点云数据配准.
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