RANSAC点云配准测试数据RANSAC点云配准测试数据RANSAC点云配准测试数据

提出了一种基于余弦相似度的点云配准(PCR-CS)算法,该算法主要解决点云刚性配准问题,即找到点云配准的旋转矩阵R和平移矩阵T,从而实现原始点云P到目标点云Q的配准。先对两个待配准点云进行去中心化处理,再进行点云余弦相似度的研究,将两个待配准的三维点云分别投影到XY平面上,对XY平面上的点云进行栅格化处理,统计栅格上的数据点从而形成统计矩阵SP和SQ,采用差分进化算法,以两点云余弦相似度为条件,寻求最优R,从而实现点云配准,最后,利用中心点计算T。实验结果表明,与其他算法相比,该算法具有较高的配准精度,即使在点云数据伴随有噪声和数据缺失的情况下,也都能达到良好的配准效果。

Kinect采集的点云存在点云数量大、点云位置有误差, 直接使用迭代最近点(ICP)算法对点云进行配准时效率低. 针对该问题, 提出一种基于特征点法向量夹角的改进点云配准算法. 首先使用体素栅格对Kinect采集的原始点云进行下采样, 精简点云数量, 并使用滤波器移除离群点. 然后使用SIFT算法提取目标点云与待配准点云公共部分的特征点, 通过计算特征点法向量之间的夹角调整点云位姿, 完成点云的初始配准. 最后使用ICP算法完成点云的精细配准. 实验结果表明, 该算法与传统ICP算法相比, 在保证点云配准精度的同时, 能够提高点云的配准效率, 具有较高的适用性和鲁棒性.

为了解不同点云配准方法的配准效率和配准精度,使用不同的点云配准方法(三维形状上文、点特征直方图、快速点特征直方图、四点一致集、迭代最近点、正态分布变换)对三维点云数据进行了粗配准实验。在实验过程中记录了点云配准的时间和点云配准在x、y、z轴上的旋转角度误差和平移距离误差,通过分析实验记录的数据来比较不同点云配准方法在粗配准实验中的配准效率和配准精度。实验结果表明,三维形状上文、点特征直方图、快速点特征直方图在粗配准实验中表现良好;四点一致集配准效果较好,但耗时较长;迭代最近点不适用于粗配准;正态分布变换在粗配准实验中表现一般。该实验结论能够为不同情况下点云配准方法的选择提供有效的借鉴。

针对当前机器视觉热点研究的配准问题，提出了一种全新的快速点特征直方图(FPFH)特征描述与Delaunay三角剖分相结合的三维点云配准方法。首先采用FPFH综合描述特征信息，通过Delaunay三角网建立特征信息的局部关联性；再根据特征点对的对应关系进行采样一致性初始变换，实现初始配准；最后，根据得到的初值采用迭代最近点法进行精确配准，获得精确转换关系。分别对简单目标物体及复杂目标物体进行配准实验。实验结果表明，将FPFH特征描述与Delaunay三角剖分结合引入传统点云配准，简化了特征提取复杂度，缩小了特征点对匹配的搜索范围，提升了配准精度及速度，实现对目标物体高效配准，对提高机器视觉特征点匹配效率具有一定指导作用。

对强噪声且密度不均匀的点云进行高效、高精度配准是一个难题。针对此难题,提出一种基于关键点提取与优化迭代最近点(ICP)的点云配准算法。在粗配准中,将体素格滤波与法向距离关键点的提取相结合,计算关键点的快速点特征直方图以进行特征匹配,然后采用对应关系估计优化随机采样一致性(RANSAC)算法以进行误匹配剔除。在精配准中,采用最优节点优先(BBF)算法搜索k-d tree最近点,设定动态阈值消除误配对,最后利用基于“点到三角面”模型的加速ICP算法计算配准向量。通过对模型点云和建筑物点云进行配准,将所提算法与其他常用的算法进行比较分析。实验表明,所提算法具有良好的稳健性和抗噪性,能显著提升配准速度和配准精度。

3d-ndt算法在pcl上的实现，对应文章：https://blog.csdn.net/qq_41102371/article/details/111657246

对应文章：https://blog.csdn.net/qq_41102371/article/details/111715115

实现散乱点云的匹配，经典算法。基于MATLAB和VC实现，操作简单 实现散乱点云的匹配，经典算法。基于MATLAB和VC实现，操作简单

关于点云拼接的方法，基于一种旋转平台的算法，更好解决点云拼接。