基于局部几何特征的稠密点云配准方法

摘要

针对现有的稠密点云配准方法依赖初始位置设定、计算成本高、配准成功率不高等问题,提出了一种基于点云局部几何特征的稠密点云配准方法.采用深度卷积网络模型提取点云的局部几何特征,从而减少了三维点云数据的噪声、低分辨率和不完备性等带来的影响.在此基础上,使用K维树搜索完成局部几何特征描述子的关联工作.最后,通过随机采样一致算法对点云的相对位姿进行鲁棒的估计.通过对开源数据集上5个典型场景中的数据测试表明,该方法的配准成功率达到92.5％,配准精度达到0.0434m,配准时间相对最邻点迭代配准算法缩短了74.7％,实验结果验证了该方法的有效性、实时性和鲁棒性.