一种新的点云并行Softassign配准算法

摘要

本发明公开了一种新的点云并行Softassign配准算法，在基于CUDA对Softassign算法进行并行加速的基础上，利用三维点云离散曲率估计和三维空间kd-tree相结合的方法，对三维物体点云进行点云简化，使简化后三维物体点云能够保留足够的几何特征，然后对简化物体点云进行Softassign配准，提高Softassign算法在三维对象点云配准中的配准精度。本发明的优点是：首先，对三维物体点云进行点云简化，减少了Softassign配准的信息量；其次，通过改进的Softassign配准算法，提高了物体云配准中的配准精度，并通过并行加速技术提高了Softassign配准算法的运算速度。