一種結(jié)合隨機(jī)采樣一致性與主成分分析的點(diǎn)云配準(zhǔn)方法_第1頁
一種結(jié)合隨機(jī)采樣一致性與主成分分析的點(diǎn)云配準(zhǔn)方法_第2頁
一種結(jié)合隨機(jī)采樣一致性與主成分分析的點(diǎn)云配準(zhǔn)方法_第3頁
全文預(yù)覽已結(jié)束

下載本文檔

版權(quán)說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內(nèi)容提供方，若內(nèi)容存在侵權(quán)，請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

SLAM技術(shù)中的重要步驟，其目的是將多個(gè)RANSACPCA算法對(duì)配準(zhǔn)后的點(diǎn)云進(jìn)行降維處理，最后在降維后的數(shù)據(jù)集上再次利用RANSAC算法進(jìn)行迭代精目前，常見的點(diǎn)云配準(zhǔn)方法包括迭代最近點(diǎn)（）算法、特征點(diǎn)配準(zhǔn)算法、局部特征匹配算法等。然而，這些方法都存在一些缺點(diǎn)。例如，在點(diǎn)云缺失、重復(fù)或不完整的情況下，P算法容易陷入局部最優(yōu)解，導(dǎo)致配準(zhǔn)結(jié)果不準(zhǔn)確。而在點(diǎn)云密度低、特征點(diǎn)匹配困難等情況下，其它RANSACPCA降維處理，RANSAC算法進(jìn)行迭代精細(xì)配準(zhǔn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法隨機(jī)采樣一致性主成分分析PCA應(yīng)用將輸入的兩個(gè)點(diǎn)云分別進(jìn)行隨機(jī)采樣，得到兩個(gè)采樣點(diǎn)集P1和P2。對(duì)采樣點(diǎn)集P1和P2進(jìn)行初步配準(zhǔn)，得到變換矩陣T1。T1P2P1P1P2進(jìn)行降維，并得到兩個(gè)點(diǎn)云的P'1和P'1P'2T2將變換矩陣T1和T2組合，得到最終的變換矩陣T。P2TP1所在的坐標(biāo)系下。本文針對(duì)不同密度、缺失、重復(fù)和噪音等點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的方法在配準(zhǔn)準(zhǔn)確度和魯棒性方面均優(yōu)于其他RANSACPCA算法，完美地解決了點(diǎn)云配準(zhǔn)

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽，若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間，僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理，對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯，并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容，請(qǐng)與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論