基于局部幾何特征的稠密點云配準方法

作者：朱一帆,裴凌,吳奇,夏宋鵬程,李濤,陳雷,郁文賢

摘要：針對現有的稠密點云配準方法依賴初始位置設定、計算成本高、配準成功率不高等問題,提出了一種基于點云局部幾何特征的稠密點云配準方法。采用深度卷積網絡模型提取點云的局部幾何特征,從而減少了三維點云數據的噪聲、低分辨率和不完備性等帶來的影響。在此基礎上,使用K維樹搜索完成局部幾何特征描述子的關聯工作。最后,通過隨機采樣一致算法對點云的相對位姿進行魯棒的估計。通過對開源數據集上5個典型場景中的數據測試表明,該方法的配準成功率達到92.5%,配準精度達到0.0434m,配準時間相對最鄰點迭代配準算法縮短了74.7%,實驗結果驗證了該方法的有效性、實時性和魯棒性。

發文機構：上海交通大學上海市北斗導航與位置服務重點實驗室 北京跟蹤與通信技術研究所

關鍵詞：室內定位三維點云配準三維點云描述子深度學習Indoor localization3D point cloud registration3D point cloud descriptorDeep learning

分類號： TN959.3[電子電信—信號與信息處理]