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摘要： 提出了基于点云边界特征点的改进迭代最近点(ICP)方法来提高逆向工程中点云数据配准的效率和精度。首先,提出了基于点云边界特征点的初始配准方法。对点云最小包围盒进行三维空间划分,建立空间网格模型;运用边界种子网格识别及生长算法,从点云边界提取特征点,运用奇异值矩阵分解法(SVD)求出点云的变换矩阵,得到初始配准结果。然后,提出了改进的ICP精确配准方法。对点云对应点赋予权重,剔除权重大于阈值的点,通过对目标函数引入M-估计(M-estimation),剔除异常点。最后,在初始配准的基础上,运用改进的ICP方法精确配准。对经典ICP方法和改进ICP方法做对比实验,结果显示,改进方法的配准效率提高了70%以上,误差减小到0.02%。实验表明,本文方法大幅提高了点云配准的效率和精度。
关键词: 逆向工程 ；迭代最近点 ；点云配准 ；边界特征点 ；M-估计
被引量
174
摘要： 针对传统ICP算法配准时间较长,并且当两片点云初始位姿相差较大时易陷入局部最优的问题,提出了一种基于3 DHarris关键点结合快速点特征直方图(Fast Point Feature Histo-gram,FPFH)特征改进的点云配准方法。首先对输入点云使用体素下采样进行精简,再运用3 DHarris算法对精简后的两片点云提取关键点,并由FPFH形成3 DHarris-FPFH特征点,然后使用随机采样一致性(Random Sample Consensus,RANSAC)算法进行粗配准输出初始变换矩阵,最后经由改进的迭代最近点(Iterative Closest Point,ICP)算法进行精配准。将该算法在公开数据集上进行了仿真实验,结果表明该算法在保持精度的情况下,提高了运算速度,具有一定的实用性。
关键词: 3 DHarris关键点 ；快速点特征直方图(FPFH) ；迭代最近点(ICP) ；点云配准
被引量
2
摘要： 传统点云数据特征描述符存在表达能力不足、计算效率低和鲁棒性不强等问题,针对二进制形状上下文(BSC)特征描述符不能有效检测到曲率分布较大的区域以及局部坐标系存在二义性的问题,提出了一种基于二进制特征描述符的点云数据配准算法。首先,采用内在形状签名关键点检测法和三维曲面片估计方法改进语义问题。然后,利用汉明距离与改进的几何一致性方法进行特征匹配。最后,用随机抽样一致性算法剔除误匹配。实验结果表明,相比快速点特征直方图、融合点签名的直方图和BSC算法,本算法与迭代最近邻点算法的结合能在大幅度提升配准效率的同时减小配准误差。
关键词: 机器视觉 ；二进制形状上下文算法 ；汉明距离 ；点云配准 ；特征匹配 ；迭代最近邻点算法
被引量
7
摘要： 设计了一种基于面阵单光子激光雷达的稀疏光子仿真模型和点云匹配方法,并结合匹配结果进行点云匹配效果影响因素分析。以空间交会对接为应用场景,选取天和核心舱模型为目标,依据对接任务的探测需求及激光雷达系统硬件设计参数,搭建了适用于不同探测条件的仿真模型。该模型不仅能够准确模拟实际的探测过程,而且能够生成具有代表性的高保真度点云数据,充分反映目标的空间分布和几何特征。在点云匹配中,提出了一种基于动态匹配权重因子和非线性目标函数优化的精配准方法。该方法较迭代最近点方法及其变体匹配精度提升25%,较深度学习方法匹配效率提升45%,实现高匹配精度和高匹配效率的平衡。此外,还探讨了视场角和面阵规模对点云稀疏性及匹配精度的影响,研究发现,合理选择视场角设置可以有效平衡精度与系统复杂度;在选择阵列规模时应综合考虑实际应用需求与成本效益,以优化系统性能。该研究为应用于空间站交会对接任务中的激光雷达系统设计与优化提供理论支持和技术参考。
关键词: 激光雷达 ；面阵探测器 ；空间站对接 ；仿真建模 ；点云匹配
被引量
1
摘要： 针对当前露天矿边坡监测过程中存在的设备留有监测死角、点位布控缺乏依据、地质隐患解译困难、无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)影像点云重构复杂度高等问题,提出了一种基于无人机遥感的边坡地表形变提取方法。首先,通过分析UAV激光点云与影像特点构建点云序列;其次,利用融合尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)与圆柱形邻域搜索的改进迭代最近点(Iterative Closest Point,ICP)算法,实现点云序列的精准高效配准,提高边坡形变提取精度;最终,借助数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)叠加分析与可视化,精准定位边坡重点形变区域,直观提取边坡形变位置和大小,并结合正射影像图像特征进行形变区域分析与解译。以南芬露天矿为工程应用实例,研究表明:边坡形变模型标准偏差为0.032 m,对比全球定位系统-实时动态差分(Global Positioning System-Real Time Kinematic,GPS-RTK)实测形变值,形变中误差为0.012 m,能够快速实现大尺度复杂边坡地表扫描与形变提取,从而为地质灾害隐患分析、盲区边坡形变监测与地面监测设备科学布控提供技术支撑。
关键词: 安全工程 ；露天矿边坡 ；无人机(UAV)遥感 ；点云序列 ；点云配准 ；地表形变提取
被引量
8
摘要： 利用传统的配准算法在对源点云和场景目标点云进行点云配准时,由于环境光照和设备精度的影响,使得捕获的场景点云往往存在大量噪声,并且场景数据捕获不全,导致配准精度低、迭代速度慢,容易产生局部最优解等问题。针对该情况,提出一种基于改进快速点特征直方图(FPFH)特征提取的点云模板匹配方法。该方法利用移动最小二乘法(MLS)平滑波动数据、修补点云孔洞的特点,从而提高FPFH描述子的特征权重,优化源点云和目标点云的对应关系。最后利用对应关系进行采样一致性初始配准(SAC-IA)和迭代最近点(ICP)配准得到最终的变换矩阵。通过对比实验验证了该方法相比传统的配准算法在场景点云中对目标点云进行模板匹配时迭代次数降低了35%,配准精度提高了82%,具有配准精度高、鲁棒性强、可靠性高的特点。
关键词: 机器视觉 ；快速点特征直方图 ；特征提取 ；移动最小二乘法 ；点云配准
被引量
4
摘要： 目的针对目前市面上膝关节假体大多基于高加索人结构特征设计的现状,本研究旨在设计一种基于亚洲人种膝关节解剖学特征的膝关节假体,以提高术后满意度。方法本研究基于亚洲人种膝关节MRI数据,通过特征提取与统计分析,指出亚洲人种膝关节相对于高加索人种具有显著性差异。采用有界双调和权重与迭代最近点算法相结合的网格配准方法对膝关节进行参数化重构和模型配准。采用PCA对重构模型进行点云坐标降维处理,构建亚洲人种膝关节平均模型,提取影响膝关节形状主成分因素。根据分析结果设计膝关节假体,基于人体肌骨数字孪生模型进行适配度分析、运动学和动力学仿真分析,将其与自然膝关节和市面主流膝关节假体产品进行比较以验证本研究的假体设计。结果本研究所设计的膝关节假体与亚洲人种膝关节具有更好的适配度,更符合亚洲人种膝关节生理特点。根据基于高保真膝关节有限元的运动学性能和动力学性能仿真结果,本研究设计假体优于所对比的其他产品,更接近于自然膝关节并能满足患者日常活动需求。结论本研究提出的基于亚洲人种特征的膝关节假体设计具有潜在临床应用前景,可以为亚洲人种患者提供更加个性化、精准的膝关节替代治疗方案,提高手术治疗效果和术后满意度。
关键词: 膝关节假体 ；术后满意度 ；假体设计 ；迭代最近点算法 ；解剖学特征 ；统计分析 ；人种特征 ；模型配准
摘要： 点云配准是三维重建的关键技术。针对迭代最近点(ICP)算法存在收敛速度慢、配准效率低、配准时间长等难题,提出了一种基于特征变换结合KD树改进ICP的快速点云配准方法。首先利用体素网格法进行初步降采样,在其差分高斯模型上获取三维尺度不变特征变换(SIFT)关键点;其次建立快速点特征直方图(FPFH);然后使用采样一致性初始配准(SAC-IA)算法,实现粗配准;最后根据得到的初始变换矩阵使用KD树改进的ICP算法,实现精配准。在斯坦福大学公开数据集上进行配准实验,结果表明,与ICP算法相比,所提改进算法具有较高的配准精确度和时间效率,且可为精确配准选择较优的初始位姿。文中在一定程度上避免了点云配准时存在的局部最优现象,为后续目标识别匹配和三维重建提供了一种高效的方法。
关键词: 特征变换 ；采样一致性 ；快速点特征直方图 ；迭代最近点
被引量
13
摘要： 针对传统迭代最近点(Iterative closest point,ICP)算法容易在低重叠场景和噪声干扰下失效的问题,本文提出了一种基于误差引导阈值调整机制的改进ICP点云配准方法,旨在提升点云配准的精度与鲁棒性。在粗配准阶段,结合快速点特征直方图与随机采样一致性算法,通过随机采样并引入三角形相似性约束,选择特征显著的对应点对,初步估计点云间的位姿变换。在精配准阶段,提出的误差引导阈值调节机制根据每次迭代中的匹配误差动态调整距离阈值,确保源点云中每一个点仅与目标点云中阈值范围内的最近点进行匹配,有效剔除无效对应关系。该方法在多个公开点云数据集上进行了验证,包括复杂几何结构模型及大规模场景,试验结果表明本文提出的方法显著提高了点云配准精度,即使在低重叠率和具有噪声的场景中仍然表现良好。
关键词: 点云配准 ；迭代最近点算法 ；三角形相似性约束 ；随机采样一致性算法 ；误差引导阈值调节
摘要： 3维模型匹配在模型版权保护与交易过程中具有重要作用,可有效避免重复认证,为相关领域的研究、测试与管理提供便利.然而,传统匹配方法主要依赖明文匹配,虽然能保证一定的匹配准确性和鲁棒性,但在数据隐私保护方面存在不足.针对这一问题,密文匹配通过在数据加密状态下进行匹配运算,有效实现了在保护数据隐私的同时完成模型匹配,具有重要的应用价值和推广潜力.因此,实现了3种匹配策略:1)明文状态下基于迭代最近点(iterative closest point,ICP)算法的3维点云精准配准,并结合峰值信噪比进行模型匹配;2)明文状态下通过PointNet深度学习算法提取3维点云特征,利用余弦相似度计算特征相似度;3)密文状态下利用同态加密技术将提取的特征加密,再利用余弦相似度计算加密特征的相似度,从而有效保护数据隐私.
关键词: 3维模型匹配 ；迭代最近点 ；PointNet ；同态加密 ；峰值信噪比 ；余弦相似度
摘要： 针对传统GWO存在搜索效率不足、易陷入局部最优等问题,提出了一种基于改进GWO和迭代最近点(ICP)的工业复杂零件点云配准方法。针对GWO随机初始化导致种群分布不均匀的问题,采用混沌映射对灰狼种群进行初始化,使种群更加均匀地分布在搜索空间内;引入一种非线性控制参数策略,平衡灰狼算法的局部搜索和全局搜索能力;融合精英反向学习,提高算法后期解的质量;利用ICP算法进行精配准。设计一种自适应分裂维度的方法,动态选择分裂维度,提高点云数据质量。仿真结果表明:IGWO相较于3种对比算法的RMSE平均提高了80.31%、73.99%、47.7%。
关键词: 改进灰狼算法 ；混沌映射 ；非线性参数 ；精英反向学习 ；点云配准 ；自适应分裂维度
被引量
2
摘要： 针对三维重建过程中点云配准的精度和速度不理想的问题,提出一种基于法向量权重改进的迭代最近点(ICP)算法。通过将点云的法向量投射到高斯球上,统计不同方向法向量的分布情况,结合物体的几何结构信息赋予相应的权重,利用法向量权重结合点到平面的误差度量方法计算最优刚体变换矩阵。实验结果证明:以球面点云数据为例,与改进前的迭代最近点(ICP)算法相比,在配准速度没有降低的情况下,配准误差减小为原来的30%左右,而且该算法适用于各种点云模型,效果显著。
关键词: 计量学 ；点云配准 ；ICP算法 ；法向量 ；权重
被引量
23
摘要： 为了改善传统车载激光雷达点云配准方法准确度低、计算速度慢的问题,提出了一种基于快速点特征直方图(fast point feature histograms,FPFH)初始匹配与改进迭代最近点(iterative closestpoint,ICP)精确配准相结合的改进FPFH-ICP配准算法。配准前使用体素滤波器和statistical-outlier-removal滤波器进行预处理;采用FPFH提取点云特征,基于采样一致性(sample consensus initial alignment,SAC-IA)进行初始配准,为精确配准提供良好的位姿信息;建立K-D树并在传统ICP配准算法的基础上添加法向量阈值,对车载激光雷达点云数据进行精确配准;在4种不同场景的实验中,改进FPFH-ICP配准比ICP配准的均方根误差和配准用时分别平均减少了7.56%和41.22%,比点特征直方图(point feature histograms,PFH)配准的均方根误差和配准用时分别平均减少了30.28%和18.95%,表明改进的FPFH-ICP能够对车载激光雷达点云数据实现精确且高效的配准。
关键词: 车载激光雷达 ；点云配准 ；快速点特征直方图 ；法向量阈值 ；迭代最近点
被引量
12
摘要： 针对空间在轨服务任务中的非合作目标相对位姿测量问题,提出一种目标可测部位点云的智能配准方法。首先,通过Straight Through滤波算法对半物理仿真平台采集得到的点云进行目标提取,以消除背景数据等杂乱信息;其次,改进PointNetLK神经网络点云配准算法,将提取后的点云数据作为输入,从而获得初步配准结果,解决非合作目标先验信息缺失导致的无法配准问题;最后,建立基于位姿图的优化模型,以降低配准误差,提高配准精度。实验结果表明,与传统迭代最近点(ICP)算法相比,配准综合误差从6.3598降低到1.7291,精度提高约72.81%;单次耗时从33.16 s降低到4.2 s,效率提升约87.33%,与当前SM-ICP等其他算法相比,也具有一定的优势。
关键词: 空间在轨服务 ；点云配准 ；深度学习 ；空间非合作目标 ；位姿图优化
被引量
13
摘要： 对室内场景进行实时高质量的三维重建是机器人、增强现实等领域关注的重点。目前基于RGB-D传感器的三维重建方法存在局部模型重建效果差、点云模型包含孔洞等问题。而影响三维模型重建效果的主要因素有两个,一是由点云配准解算出的位姿参数精度,二是闭环检测准确程度。对此,在保证算法实时性的基础上,通过改进迭代最近点算法(iterative closest point algorithm,ICP)中匹配点的选取策略,提升模型重建效果。并利用径向基函数构建隐式曲面的方式对点云模型中的孔洞进行事后修补。选用ICL-NUIM等公开数据集进行实验验证,结果表明,改进后的算法在模型重建效果以及相机轨迹估计方面均有显著提升。
关键词: ElasticFusion算法 ；三维重建 ；ICP算法 ；孔洞修补
被引量
18
摘要： 为了满足工业中对目标工件进行三维重建的速度和精度,通过分析算法配准过程提出一种基于主成分分析(PCA)和体素化广义迭代最近点(VGICP)的点云配准策略。首先,PCA算法为精配准阶段提供良好的初始位姿,其中在进行主方向矫正时,在保证数据整体特征的基础上进行体素下采样来减少由于计算配准误差所消耗的时间,提高计算速度;其次,精配准阶段采用的VGICP算法对高度依赖最近邻搜索的GICP算法进行体素划分,使用多点分布聚合的方法,可以从较少数量的点中稳健地估计体素分布,具有较快的处理速度。基于PCA改进的VGICP算法将配准效率提高60%以上,并且优于常用配准算法,同时保持了良好的配准精度。
关键词: 体素化广义迭代最近点算法 ；主成分分析 ；点云配准 ；下采样
被引量
1
摘要： 针对含有噪声和外点的三维点云刚体配准问题,由于迭代最近点(iterative closest point,ICP)算法的配准精度较低,为此,该文提出了一种基于改进ICP算法的三维点云刚体配准方法。考虑到伪Huber损失函数对噪声和外点不敏感、鲁棒性强,首先,建立了基于伪Huber损失函数的三维点云刚体配准模型。其次,利用RGB-D点云数据中颜色信息辅助建立点云对应关系,以提高改进ICP算法中对应点匹配的准确性。最后,结合奇异值分解(singular value decomposition,SVD)和Levenberg-Marquardt(LM)的优化算法对三维点云刚体配准模型进行优化求解。实验结果表明,该文所提三维点云刚体配准方法的配准精度高,能够有效抑制噪声和外点对配准精度的影响。
关键词: 三维点云刚体配准 ；伪Huber损失函数 ；RGB-D点云数据 ；噪声和外点
被引量
52
摘要： 针对传统迭代最近点(ICP)算法在点云存在重叠或部分重叠时,配准误差大且适应性差的问题,提出一种基于匹配点对加权优化的改进配准算法。首先,提出一种改进体素降采样算法对点云进行采样,减少数据量的同时提高算法对噪声的鲁棒性;然后,采用改进Sigmoid函数赋予参与配准的匹配点对不同的权重,克服传统算法忽视距离较小的匹配点对中仍具有错误点对的缺点,同时提高了配准精度和收敛速度;最后,提出一种采用奇异值分解法(SVD)求解配准参数的方法,进一步提高配准精度。设计了不同重叠度的配准实验和噪声实验,并结合曲轴三维点云重建对本文算法进行验证。实验结果表明:本文算法误差较Tr-ICP算法减少了约34.1%,较AA-ICP算法减少了约29%,配准时间较TrICP算法缩短了约16.1%。最终表明本文算法具有更高配准精度的同时,具有更好的适用性和鲁棒性。
关键词: 点云配准 ；迭代最近点算法 ；Tr-ICP ；匹配点对优化
被引量
19
摘要： 在飞机翼身对接过程中,需要在翼身对接处的外表面覆盖整流蒙皮,以维持飞机的气动外形。为了确保在装配整流蒙皮时,蒙皮间的配合间隙量满足设计要求,需要精确修配其加工余量,故本文提出了一种基于三维点云处理的飞机蒙皮修配量提取技术。首先对扫描的机翼机身对接数据进行预处理获取关键点;然后对关键点和模型蒙皮数据计算直方图特征描述子,寻找相似的描述符;最后使用霍夫投票算法和迭代最近点算法匹配模型蒙皮和翼身对接数据。在提取修配量时,先检测翼身对接处机翼、机身蒙皮边界线和粗加工蒙皮的端面边界线;然后把机翼、机身蒙皮边界线投影到粗加工的蒙皮上,计算它与其端面边界线的距离,最终提取蒙皮修配量。该方法实现了对整流蒙皮的自动化配准和修配,极大地减轻了人力、物力、耗时等问题,对实际飞机装配有较高的应用价值。
关键词: 点云特征提取 ；霍夫投票算法 ；点云配准 ；点云网格化 ；蒙皮修配
被引量
4
摘要： 作为点云数据处理的关键步骤,配准结果直接影响到后续数据处理的精度。针对传统迭代最近点(iterative closest point,ICP)算法依赖较好初始位置的局限性,提出基于法线特征约束的点云精确配准方法。首先采用局部表面拟合方法进行法线估计,并计算其快速点特征直方图,然后通过采样一致性方法对两组点云进行粗配准,最后通过建立KD-Tree加快对应点的搜索效率,并设定阈值去除错误对应点对,实现精确配准。结果表明,基于法线特征约束的粗配准算法可以为待配准点云提供较好的初始位置,并且改进的ICP算法有效地提高了点云配准的精度和效率。
关键词: 点云 ；法线 ；特征约束 ；ICP ；FPFH ；配准
被引量
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