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摘要在传统的迭代最近点算法(ICP)中,需要两片点云具有良好的初始位置,否则在配准时容易陷入局部最优。针对该问题,本文提出了一种基于特征点提取与配对的粗配准方法,以调整两片点云重叠部分的初始位置。首先,利用SIFT算法提取两片点云公共部分的特征点;其次,根据特征点法向量之间的欧氏距离...
摘要针对无任何预知信息下的散乱点云数据配准问题,提出了一种基于点云法向量信息的自动配准算法。根据点云局部法向量的变化提取特征点,通过比较特征点的直方图特征向量获得初始匹配点对;使用随机抽样一致性(RANSAC)算法,根据刚性距离约束条件得到精确匹配点对;利用四元素法计算得到初始配...
博士生宰大卫关于三维点云配准的研究成果在遥感科学顶级期刊上刊出近日，由我校信息学院通信工程系在读博士生宰大卫与其导师组成员李军教师、王程教授和程明教授等合作完成的论文“PairwiseregistrationofTLSpointcloudsusingcovariancedescriptorsanda...
三维激光扫描点云数据配准算法研究，如有侵权，请联系删除写文章登录传送一篇适合小白入门的激光点云配准论文苦的工程师AGV研发经理三维激光扫描点云数据配准算法研究...
1.2.2点云配准算法的研究现状[29,30]是三维重建的灵魂，通过配准，可以找到不同点云之间精确的对应关系，数据配准本质上是计算两个点云之间的转化参数矩阵，进而通过这个转化关系来匹中北大学学位论文配两个点云，对配准数据集进行配准，可以得到与
本文为美国海军研究生院（作者：PaulL.Basgall）的硕士论文，共80页。激光雷达（LiDAR）点云采集技术的出现大大提高了精确、精细、三维细节模拟世界的能力。当与同样精确的摄影测量图像和摄影测量导出的点云数据相结合时，可以构建融合的数据集，从而提高精确建模和解释的潜力。
点云配准是点云之间的变换估计问题，从优化的角度来看，它经历了很长的发展历史。.最近，深度学习的成功极大地提高了配准的鲁棒性和效率。.本综述试图对基于优化的学习方法与深度学习方法进行全面的回顾，并建立两者之间的联系，以提供进一步的研究...
算法在对待配准点云进行初始配准的基础上,利用曲率特征点集代替原点云进行配准,并使用k-dTree寻找最近点,最后利用对偶四元数方法计算坐标变换,提高了配准速度。实验结果表明,算法效率较高,配准效果理想。3.提出了一种基于八叉树空间分割的点云配准算法。
在点云特征提取部分，作者分析了两个网络，一种是PointNet，一种是DGCNN（当然DCP作者也是DGCNN作者自然要分析自己的）。这一部分参见：论文笔记：DynamicGraphCNNforLearningonPointClouds，已经对二者的区别进行了分析。
复杂零件的在线检测对质量控制和工艺优化具有重要意义,而如何对齐由多个视点拍摄获得的三维点云是实现在线检测的关键。基于点云内部属性与坐标系无关这一性质,提出基于手眼标定的多视点云配准算法,将不同视点下传感器坐标系中的点云转移到固定的机器人基座坐标系中,实现多视点云的粗配...
摘要在传统的迭代最近点算法(ICP)中,需要两片点云具有良好的初始位置,否则在配准时容易陷入局部最优。针对该问题,本文提出了一种基于特征点提取与配对的粗配准方法,以调整两片点云重叠部分的初始位置。首先,利用SIFT算法提取两片点云公共部分的特征点;其次,根据特征点法向量之间的欧氏距离...
摘要针对无任何预知信息下的散乱点云数据配准问题,提出了一种基于点云法向量信息的自动配准算法。根据点云局部法向量的变化提取特征点,通过比较特征点的直方图特征向量获得初始匹配点对;使用随机抽样一致性(RANSAC)算法,根据刚性距离约束条件得到精确匹配点对;利用四元素法计算得到初始配...
博士生宰大卫关于三维点云配准的研究成果在遥感科学顶级期刊上刊出近日，由我校信息学院通信工程系在读博士生宰大卫与其导师组成员李军教师、王程教授和程明教授等合作完成的论文“PairwiseregistrationofTLSpointcloudsusingcovariancedescriptorsanda...
三维激光扫描点云数据配准算法研究，如有侵权，请联系删除写文章登录传送一篇适合小白入门的激光点云配准论文苦的工程师AGV研发经理三维激光扫描点云数据配准算法研究...
1.2.2点云配准算法的研究现状[29,30]是三维重建的灵魂，通过配准，可以找到不同点云之间精确的对应关系，数据配准本质上是计算两个点云之间的转化参数矩阵，进而通过这个转化关系来匹中北大学学位论文配两个点云，对配准数据集进行配准，可以得到与
本文为美国海军研究生院（作者：PaulL.Basgall）的硕士论文，共80页。激光雷达（LiDAR）点云采集技术的出现大大提高了精确、精细、三维细节模拟世界的能力。当与同样精确的摄影测量图像和摄影测量导出的点云数据相结合时，可以构建融合的数据集，从而提高精确建模和解释的潜力。
点云配准是点云之间的变换估计问题，从优化的角度来看，它经历了很长的发展历史。.最近，深度学习的成功极大地提高了配准的鲁棒性和效率。.本综述试图对基于优化的学习方法与深度学习方法进行全面的回顾，并建立两者之间的联系，以提供进一步的研究...
算法在对待配准点云进行初始配准的基础上,利用曲率特征点集代替原点云进行配准,并使用k-dTree寻找最近点,最后利用对偶四元数方法计算坐标变换,提高了配准速度。实验结果表明,算法效率较高,配准效果理想。3.提出了一种基于八叉树空间分割的点云配准算法。
在点云特征提取部分，作者分析了两个网络，一种是PointNet，一种是DGCNN（当然DCP作者也是DGCNN作者自然要分析自己的）。这一部分参见：论文笔记：DynamicGraphCNNforLearningonPointClouds，已经对二者的区别进行了分析。
复杂零件的在线检测对质量控制和工艺优化具有重要意义,而如何对齐由多个视点拍摄获得的三维点云是实现在线检测的关键。基于点云内部属性与坐标系无关这一性质,提出基于手眼标定的多视点云配准算法,将不同视点下传感器坐标系中的点云转移到固定的机器人基座坐标系中,实现多视点云的粗配...
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