文献类型：期刊文章

作　　者：刘江[1] 张旭[2] 朱继文[1]

机构地区：[1]黑龙江工程学院测绘工程学院,黑龙江哈尔滨150050 [2]北京建筑大学测绘与城市空间信息学院,北京100044

出　　处：《测绘工程》

基　　金：黑龙江省自然科学基金资助项目(D201413)

年　　份：2016

卷　　号：25

期　　号：6

起止页码：15-18

语　　种：中文

收录情况：CSCD、CSCD_E2015_2016、JST、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：为提高三维点云数据配准精度和速度,提出一种基于K-D树优化的ICP三维点云配准方法,首先采用中心重合法实现点云数据的粗配准,然后利用K-D tree快速搜索最近点对改进传统ICP方法,完成三维点云数据精配准,该方法克服传统ICP算法中由于利用欧式距离来判断最近点所引起的工作量大、耗费时间多的缺陷,提高点云的配准速度。在此基础上利用斯坦福不同密度Bunny点云数据进行实验验证,结果表明在采用中心重合法实现三维点云粗配准的基础上,利用K-D tree优化ICP算法,能够提高点云配准的精度、速度和稳定性。

关 键 词：点云配准 k-d  TREE 中心重合  精度  稳定性  

分 类 号：P228]