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| 1 | 基于FPFH特征和NDT算法的树木点云配准显示文摘为了提高海量林地三维点云数据配准的效率和精度,提出了一种基于快速点特征直方图(fast point feature histograms,FPFH)初始匹配与正态分布变换(normal distributions transform,NDT)精确配准相结合的配准算法。首先计算2个待配准点云的法向量,再使用k-d树结构对点云的FPFH特征进行加速计算。然后,根据2个点云相似的FPFH特征,使用采样一致性初始配准算法(sample consensus initial alignment,SAC-IA)求解初始变换矩阵、完成初始配准。最后,用DNT算法对点云体素化,并使用点云密度概率分布函数进行点云数据的精确配准。结果表明,FPFH-NDT算法的平均配准误差(相应点对的平均距离)为0.032 3 m,运行时间为256.376 s;在0.05~0.1 m的点云采样阈值范围内,FPFH-NDT算法的配准误差基本不受采样阈值变化的影响,其值稳定在0.03 m左右;当采样阈值>0.1 m时,配准误差随采样阈值的增大而增大;算法的配准时间整体上随点云采样阈值增大而减少。传统ICP算法的平均配准误差和时间分别为 0.526 3 m 和14.5 s;FPFH-ICP算法的平均配准误差和时间分别为0.042 5 m和289.346 s。FPFH-NDT算法与传统ICP算法相比在配准精度上有了很大的提高,与FPFH-ICP算法相比,在保证点云的配准精度的基础上,FPFH-NDT算法降低了算法的运行时间,提高了点云配准效率。 | 杨玉泽 孙英伟 林文树 | 2019 | 西北林学院学报2019，34，5： | 12 |
| 2 | 一种用于点云配准的快速NDT关键点提取方法显示文摘针对城市环境下大场景三维激光雷达点云配准效率低的问题,提出一种基于正态分布变换(NDT)关键点提取的配准方法。由于NDT可以提供点云数据高效的空间存储表示,所以以NDT单元为对象,通过考虑NDT单元的曲面曲率和形状,以及与其邻域其它NDT单元之间特征值和特征向量的空间关系,准确地检测和描述表面变化显著的NDT单元作为关键点。以所提取的关键点进行配准,大大减少了用于配准的点对数量,提高配准效率。对城市环境下的点云数据集进行测试,结果表明,提出的方法对两帧点云之间的初始偏移不敏感,具有较高的鲁棒性,并且在保证配准精度的同时,平均配准耗时仅为112ms。 | 赵凯 朱愿 袁旻川 | 2018 | 应用激光2018，38，5： | 3 |
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