期刊论文

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湖南大学学报(自然科学版)

1674-2974

2023

50

2

95-101

10.16339/j.cnki.hdxbzkb.2023262

3-7:中国-黑山科技合作委员会第3届例会交流项目 2019ic18:长沙理工大学双一流科学研究国际合作拓展项目 202005:柔性电子材料基因工程湖南省重点实验室开放基金

本校为第一机构

针对利用RGB-D数据进行三维点云配准时容易陷入局部最优的难题，提出了一种基于多维特征的PVDAC描述子实现三维点云配准的方法.该方法首先通过ORB特征检测算法提取二维数据的关键点，并计算关键点在2D下的灰度特征，然后构建关键点在3D下的局部像素值距离、点云法线角度以及曲率特征，接着将2D特征和3D特征联合生成全新的PVDAC像素描述子，并利用PVDAC像素描述子描述关键点实现三维点云的粗配准，最后基于ICP算法完成三维点云的精细化配准.实验表明，该文算法在大场景点云配准时总体均方误差约为0.05 m2，在小场景单物体点云配准时达到了0.0002 m2的较小误差，实现了三维点云的精确配准.

Aiming at solving the problem that it is easy to fall into the local optimum when using RGB-D data to perform 3D point cloud registration, a 3D point cloud registration method based on a multi-dimensional-feature PVDAC descriptor is proposed. Firstly, the key-points of ...MORE Aiming at solving the problem that it is easy to fall into the local optimum when using RGB-D data to perform 3D point cloud registration, a 3D point cloud registration method based on a multi-dimensional-feature PVDAC descriptor is proposed. Firstly, the key-points of the two-dimensional data are extracted through the O...