基于SLAM定位的多位姿点云拼接与分割方法研究

摘要

该文提出一种基于SLAM定位的多位置和姿态点云的拼接与分割方法,可提供信息量大且准确的点云样本数据。首先,利用RTAB-MAP框架构建SLAM算法,由KinectV2传感器采集获得带有位姿信息的多角度RGBD图像样本,并转化为三维点云场景数据;其次,改进ICP算法并基于SVD算法设计多位姿点云的拼接算法;再次,根据原始点云的RGB信息与凹凸性特征,设计三维点云分割算法,以此形成一系列点云目标;最后,开展点云拼接和点云分割实验,实验结果验证了该文所提算法的正确性和有效性。