基于超体素与几何特征融合的点云配准优化

来源：激光与红外杂志2024年第6期北京时间：

作者：刘耀文

单位：烟台大学 计算机与控制工程学院,山东 烟台 264005；

摘要：针对点云配准过程中点云数据冗余、易出现误匹配点对和配准精度低的问题,提出了一种融合超体素及几何特征的点云配准方法。首先使用超体素与法向量信息相结合的方法提取特征点；其次,在粗配准中,通过使用快速特征点直方图(Fast Point Feature Histograms,FPFH)进行特征描述,采用双向最近邻比获取初始特征点对应关系,基于法向量夹角策略和随机采样一致性(Random Sample Consensus,RANSAC)算法进行对应关系的优化,获取良好的初始位姿；最后,在精配准中,基于初始位姿与改进的迭代最近点算法(Iterative Closest Point,ICP)算法完成点云配准。通过在斯坦福数据集中进行配准实验,验证了所提算法具有更好的鲁棒性,能高效且精准的完成点云配准。

关键词：超体素;迭代最近点算法;特征匹配;点云配准

基金资助：国家自然科学基金项目(No.62272405)资助。