一种改进的立体栅格K邻域搜索算法

摘要

文章针对利用规则栅格进行K邻域搜索容易遗漏点云局部特征点以及自动化程度不高的问题,对K邻域搜索算法进行了改进.该算法是在规则立体栅格的基础上融入八叉树思想,根据点云阈值查找点云特征栅格,对特征栅格按此栅格点云数与阈值的关系自动计算棱长并进行精划分,并采用自适应空间动态球算法扩展并搜索采样点的K邻域点集.实验表明,与其他算法相比,该算法不仅具有较高的自动化能力和较强的稳定性,还能快速、准确搜索采样点的K邻域.