1 绪论
1.1 课题来源
1.2 研究的背景及意义
1.3 国内外研究现状
1.3.1 点云配准策略研究现状
1.3.2 点云配准算法研究现状
1.4 主要研究内容
1.5 论文章节安排
2 点云配准相关原理
2.1 点云概念
2.1.1 点云数据分类
2.1.2 点云数据采集
2.2.1 点云的邻域
2.2.2 八叉树划分
2.2.3 kd-tree划分
2.3.1 法向量
2.3.2 曲率
2.4.1 刚体变换矩阵
2.4.2 刚体变换参数求解
2.4.3 刚体变换矩阵求解
2.5.1 随机抽样一致算法(RANSAC)
2.5.2 点特征直方图算法(PFH)
2.5.3 主成分分析法(PCA)
2.6 本章小结
3 基于增强型灰狼算法的点云初始配准
3.1 粗配准研究目标
3.2 EGWO算法的粗配准原理
3.2.1 灰狼算法及其优劣分析
3.2.2 JADE算法
3.2.3 增强型灰狼优化算法
3.3 基于EGWO算法的粗配准模型
3.4 基于EGWO算法的实验对比分析
3.4.1 基准函数测试
3.4.2 粗配准性能分析
3.5 本章小结
4 基于改进ICP算法的点云精配准
4.1 传统ICP算法
4.2.1 ICP算法的优缺点分析
4.2.2 ICP算法的改进方向
4.3 改进的ICP算法
4.3.1 一致降采样
4.3.2 基于kd-tree的最近邻搜索
4.3.3 双重阈值的错误点云剔除机制
4.4 基于EGWO-MICP算法的点云配准流程
4.5 本章小结
5 实验验证与分析
5.1.1 实验环境
5.1.2 算法评价指标
5.1.3 实验目的
5.2 不同规模点云配准实验结果与分析
5.3.1 部分点云模型配准实验
5.3.2 整体点云模型配准实验
5.3.3 噪声点云配准实验
5.4.1 配准点云相对初始位置
5.4.2 噪声值方差
5.4.3 采样率
5.5 本章小结
6 总结与展望
6.1 课题总结
6.2 课题展望
参考文献
附录
A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录
B. 学位论文数据集
致谢
重庆大学;