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基于k-d tree的ICP三维点云拼接方法

     

摘要

为了解决传统ICP算法在三维点云拼接中容易陷入局部最优解,算法效率低的问题,本文提出了一种基于k-d tree的ICP三维点云拼接方法。首先建立目标点云的k-d tree,确定三维点云k-d tree的最近邻搜索方法,使用源点云对目标点云进行最近邻搜索,剔除点云拼接的非对应点集;再对目标点云与源点云在ICP迭代计算过程中,使用k-d tree快速搜索最近点,获取对应点集,完成三维点云拼接。试验表明,本文提出的方法能够减少目标点云与源点云中的错误匹配点对,提升算法效率,有效地改善点云拼接效果。

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