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：本文简介了配准的多种主要算法，着重介绍了其中最常用迭代最近点(ICP, Iterated Closest Points)算法。针对 ICP 算法对于初值要求较为严格的缺点，提出了在精确配准前先进行粗略配准的方法，同时引入最近邻搜索概念，使用 k-D tree(k-Dimension tree)提高 ICP 算法中对应点对的查找速度，应用欧氏距离阈值和点云方向向量阈值法改进了 ICP 算法，提高了算法的配准效率和精度。
最后，针对提出的算法，本文设计了四组不同类型点云的配准实验，分别配准了空间规则曲面，散乱点云，不同密度点云以及非子集关系的点云。实验结果表明，配准平均误差达到0.0320274mm ，对空间无陡峭转折的平坦曲面配准精度更达到0.000007mm ，较好的解决了曲面配准问题。

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