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.
2021-06-21 16:51:38
119KB
1
计算模版使用方法：
初始数据填写
1.自行填入节点名称，如不需这么多节点空着即可
2.自行填入X坐标，Y坐标，如没有的节点空着即可
3.自行填入运输量，运输费率，如没有的节点空着即可
初始坐标填写计算
1.自动计算出Ti和初始坐标
一次迭代计算
2.自动计算出Ti和初始坐标
3.与初始坐标Ti进行对比，是否小于初始坐标，如小于根据一次迭代结果进行二次迭代
二次迭代
1.复制一次迭代表（1）
2.将Di行第一个数据的公式内B列和D列行数改成一次迭代计算结果行数
例：SQRT(SUMSQ($B$43-B78,$D$43-C78))改成SQRT(SUMSQ($B$73-B78,$D$73-C78))
3.将计算结果填充，及右下角变成十字后下拉
4.对比Ti是否小于一次迭代如果小于做三次迭代，否则一次迭代为最佳选址地址
5.复制一次迭代表（2），计算出坐标
结果
1.直到迭代Ti结果大于上面迭代，否则持续迭代
2.如果迭代结果大于上面，则上面的迭代坐标为最佳选址
3.如果计算结果坐标为有东西，则向上找最小的Ti选择没东西的坐标
2021-05-25 16:01:58
37KB
1
基于DMSP、NPP等夜间灯光数据提取的建成区重心迁移分析视频包含如何获得重心坐标、重心偏移角度计算、重心迁移轨迹图等。
2021-05-12 09:02:02
76.29MB
labview程序：包含usb相机自动拍照、视频显示、照片保存、图片转灰度值、灰度重心算法，即取图片灰度重心、光斑位移量等功能。
2021-04-08 21:01:42
114KB
1