基于重叠域采样混合特征的点云配准算法

摘要

针对部分重叠的两片点云配准效率低、误差大等问题,提出了一种基于重叠域采样混合特征的点云配准算法。首先,通过编码和特征交互的方式预测每个点的重叠分数,获得更丰富的点云特征;其次,提取重叠点的局部几何特征,基于重叠分数和点特征的显著性保留重叠关键点;最后,利用重叠关键点的几何信息和空间信息构建混合特征矩阵,计算矩阵的匹配相似度,采取加权奇异值分解运算得到配准结果。实验结果表明,该方法具有较强的泛化能力,能在保证配准效率的同时显著提升点云配准精度。