编号：B221-文档 适合硕士参考
格式：PDF
源码：基于Matlab实现ICP算法的点云匹配
摘要：现如今，逆向工程凭借其开发效率高及能体现物体曲面信息等优势，在各个领域都得到了广泛应用。而点云配准作为其核心技术，一直以来都是研究的热门。在点云配准的实际应用中，由于扫描角度问题造成物体表面被遮挡、光照强度及噪声背景等因素的影响，我们要多次对待扫描物体进行扫描，并将各个角度扫描后所得的点云数据进行配准，将不同参考坐标系下的点云统一到同一坐标系下。点云配准一般分为初始配准和精确配准，但是配准过程仍存在两个问题：一方面是使用 FPFH(Fast Point Feature Histograms)算法初始配准过程中需要人工多次尝试选择点云的邻域半径，无法保证效率和效果。另一方面是传统的 ICP(Iterative Closest Points)算法虽然基本可以完成配准过程，但是耗时较长，同时容易陷入局部优化。
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