基于局部几何特征的稠密点云配准方法

作者：朱一帆,裴凌,吴奇,夏宋鹏程,李涛,陈雷,郁文贤

摘要：针对现有的稠密点云配准方法依赖初始位置设定、计算成本高、配准成功率不高等问题,提出了一种基于点云局部几何特征的稠密点云配准方法。采用深度卷积网络模型提取点云的局部几何特征,从而减少了三维点云数据的噪声、低分辨率和不完备性等带来的影响。在此基础上,使用K维树搜索完成局部几何特征描述子的关联工作。最后,通过随机采样一致算法对点云的相对位姿进行鲁棒的估计。通过对开源数据集上5个典型场景中的数据测试表明,该方法的配准成功率达到92.5%,配准精度达到0.0434m,配准时间相对最邻点迭代配准算法缩短了74.7%,实验结果验证了该方法的有效性、实时性和鲁棒性。

发文机构：上海交通大学上海市北斗导航与位置服务重点实验室 北京跟踪与通信技术研究所

关键词：室内定位三维点云配准三维点云描述子深度学习Indoor localization3D point cloud registration3D point cloud descriptorDeep learning

分类号： TN959.3[电子电信—信号与信息处理]