基于誤差引導(dǎo)閾值調(diào)整機制的點云配準(zhǔn)方法

摘要： 針對傳統(tǒng)迭代最近點（Iterative closest point,ICP）算法容易在低重疊場景和噪聲干擾下失效的問題，本文提出了一種基于誤差引導(dǎo)閾值調(diào)整機制的改進ICP點云配準(zhǔn)方法，旨在提升點云配準(zhǔn)的精度與魯棒性。在粗配準(zhǔn)階段，結(jié)合快速點特征直方圖與隨機采樣一致性算法，通過隨機采樣并引入三角形相似性約束，選擇特征顯著的對應(yīng)點對，初步估計點云間的位姿變換。在精配準(zhǔn)階段，提出的誤... （共9頁）