基于特征向量提取的点云配准算法

来源：电子测量技术杂志2022年第15期北京时间：

作者：冯田，冯志辉，南亚明，雷铭

单位：1.中国科学院光电技术研究所，成都 610209; 2.中国科学院空间光电精密测量技术重点实验室，成都 610209; 3.中国科学院大学，北京 100049

摘要：为提高现有配准算法精度和配准效率，提出了一种基于点云特征向量提取的点云配准算法。该算法利用点曲率和邻域内点数量作为综合判据筛选特征点，然后对特征点进行主成分分析提取特征向量，利用特征向量变换关系求解待配准点云之间的变换矩阵实现粗配准，精配准阶段创建点云k维二叉树，通过k维二叉树最近邻搜索来提高ICP算法精配准效率。为验证算法的有效性，将本文算法与多种配准算法在公开数据集Bunny和Horse以及实测环境点云数据进行配准实验对比分析，实验结果表明，计算时间相较于ICP算法减少60%，所提算法具有良好的精度和配准效率。

关键词：点云配准; 特征向量; 主成分分析; 迭代最近点