一种结合随机采样一致性与主成分分析的点云配准方法_第1页
一种结合随机采样一致性与主成分分析的点云配准方法_第2页
一种结合随机采样一致性与主成分分析的点云配准方法_第3页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

SLAM技术中的重要步骤，其目的是将多个RANSACPCA算法对配准后的点云进行降维处理，最后在降维后的数据集上再次利用RANSAC算法进行迭代精目前，常见的点云配准方法包括迭代最近点（）算法、特征点配准算法、局部特征匹配算法等。然而，这些方法都存在一些缺点。例如，在点云缺失、重复或不完整的情况下，P算法容易陷入局部最优解，导致配准结果不准确。而在点云密度低、特征点匹配困难等情况下，其它RANSACPCA降维处理，RANSAC算法进行迭代精细配准。实验结果表明，该方法随机采样一致性主成分分析PCA应用将输入的两个点云分别进行随机采样，得到两个采样点集P1和P2。对采样点集P1和P2进行初步配准，得到变换矩阵T1。T1P2P1P1P2进行降维，并得到两个点云的P'1和P'1P'2T2将变换矩阵T1和T2组合，得到最终的变换矩阵T。P2TP1所在的坐标系下。本文针对不同密度、缺失、重复和噪音等点云数据进行了实验验证。实验结果表明，本文提出的方法在配准准确度和鲁棒性方面均优于其他RANSACPCA算法，完美地解决了点云配准

人人文库> 全部分类> 图纸下载 > 毕业设计

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论