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改进ICP算法的激光雷达点云配准: 2024年; 针对传统ICP算法在激光雷达目标点云配准中存在匹配时间长,以及受初值影响导致该算法应用在无人车SLAM技术中容易存在定位精度不高和稳健性较差的问题,本文提出了一种结合KD-tree算法的NDT-ICP算法。首先,通过Voxel Grid滤波对激光雷达获取的点云数据进行预处理,利用平面拟合参数的方法去除地面点云;然后,利用NDT算法进行点云粗匹配,缩短目标点云与待匹配点云距离;最后,通过KD-tree邻近搜索法提高对应点查找速度,并通过优化收敛阈值,完成ICP算法的精匹配。试验结果表明,本文提出的改进算法相比于NDT算法和ICP算法,在点云配准速度和精度上有明显提高,且在地图构建上精度和稳健性更好。; 许哲董林啸吴家跃; 关键词：点云配准 ICP算法

基于ICP算法的苹果采摘机器人手眼标定方法: 2024年; 苹果采摘机器人手眼协同作业过程中手眼关系的精度是影响机器人作业效率和作业精度的关键因素之一.针对传统手眼标定方法求解精度低、线性化求解时解耦精度丢失和非线性求解时累积误差较大等问题,提出一种基于ICP算法的手眼标定方法.以Tsai Lenz法的求解结果作为ICP匹配算法初值,通过确定ICP匹配算法中误差阈值和迭代次数最优组合得到精确的手眼转换关系.试验结果表明,本文方法避免了求解时精度丢失和误差积累等问题,与Tsai Lenz算法相比,旋转精度提高了13.6%,平移精度提高12.47%.; 李佩娟鲁洋李建飞颜庭武潘星宇; 关键词：手眼标定

一种改进ICP算法在建筑物配准中的应用: 2024年; 近年来,采用多源数据融合建模已成为研究热点,而多源数据融合建模的关键是点云配准。点云配准目前应用最广的算法是迭代最近点算法(ICP),然而该算法存在对点云初始位置要求高和收敛速度慢的缺点。故提出使用样本共识初始配准算法(SAC-IA)进行初配准,和采用改进的ICP算法进行精配准的方案,用于建筑物配准。实验结果表明,此算法对比传统点云配准算法,配准速度和精度都有极大提高。; 黄山吴学群; 关键词：建筑物多源数据点云配准 ICP算法

基于k-d树的ICP算法的管道缺陷最深点自动识别研究: 2024年; 金属管道外表面存在凹坑、腐蚀缺陷等情况,为了准确判断管道的剩余服役寿命,提出一种基于k-d树ICP算法的油气管道缺陷最深点自动识别方法。扫描获取带有缺陷的管道点云数据,提取缺陷处至少1/3管道环向区域点云数据,建立标准圆柱件模型获取点云数据。利用ICP算法对两组点云数据进行配准,基于k-d树算法关联所有无序点云,从而加速搜索点云邻域,快速精确地识别出缺陷最深点。将该算法在天然气长输管段进行验证,以第三方专业检测机构的检测缺陷最深点数据为基准,通过计算对比发现,自动识别方法的误差率仅为0.54%,较之传统人工测量方法,测量误差率降低了3.22%,有效提高了管道外表面缺陷深度测量的准确度。; 刘婉莹王峰唐健王军李想; 关键词：ICP算法目标检测图像识别

基于KD-ICP算法的机器人拆解目标三维点云配准方法: 2024年; 随着中国核能产业发展,大量在役涉核装置运行过程中出现的事故和隐患需要通过涉核机器人进行远程处置,部分事故处置需对出险装置进行精确拆解,基于三维重建视觉图像定位是其关键技术之一。针对核应急事故中待拆解目标的精确重建,开展三维点云配准方法研究,在配准算法总体流程基础上设计出三维点云配准算法,利用高斯滤波进行点云数据去噪,提出一种兼顾点云信息完整性和算法效率的K维迭代最近点(K-dimensional iterative closest points,KD-ICP)算法,利用点快速特征直方图(fast point feature histograms,FPFH)和主成分分析(principal component analysis,PCA)实现特征点提取并降低点云数据量,使用全等四点集(4-points congruent sets,4PCS)进行点云粗配准,采用KD-ICP算法实现点云精配准。在所搭建的拆解机器人试验平台上,针对管、板及涉核装置模拟体等测试对象,对所提出的配准算法进行试验分析与评价,与其他3种常规算法的对比试验表明,所提出的点云算法在相同的条件下均方根误差最小,运行时间最短,具有更高的点云配准效率及较好的鲁棒性,为复杂拆解目标的三维重建及精确定位奠定了基础。; 沈晨薛龙李万祺郑黎明吴成龙邹勇; 关键词：三维点云点云配准

基于Harris特征与NDT-ICP算法的钢箱拱预制件尺寸智检方法: 2024年; 针对桥梁建造时传统人工尺寸检测在面对海量桥梁预制件时效率低、成本高的难题,使采用地面激光扫描(TLS)技术的智能尺寸检测突破现有数据处理算法的精度与效率瓶颈,建立了基于建筑信息模型(BIM)-TLS的桥梁钢预制件尺寸智检框架,包含构件几何尺寸检测与数字预拼装2个环节;二次开发了BIM点云化处理技术,构建了参照点云模型,采用直通滤波、统计去噪(SOR)滤波、体素化网格(VG)处理等算法预处理点云数据,实现了基于k近邻(kNN)算法的尺寸检测指标评价;通过3D-Harris特征点检测、正态分布变换(NDT)粗配准与迭代最近点(ICP)精配准提出了基于Harris特征与NDT-ICP算法的快速配准尺寸智检策略,并结合工程需求应用于某大跨拱梁组合结构钢箱拱预制件尺寸智检中。研究结果表明:采用提出的智检方法对2个相邻节段钢箱拱进行尺寸检测的最大偏差分别为1.689和1.571 mm,均满足制造偏差(小于2 mm)要求;与传统NDT-ICP算法相比,该方法将点云整体配准精度提高了35.3%,效率提高了61.88%,可见该方法表现高效且结果准确,促进了钢预制件几何尺寸检测智能化;基于该方法的拱肋数字预拼装监测点最大检测拼装偏差为1.953 3 mm,符合拼装偏差(小于2 mm)要求,实现了精准偏差检测,为后续桥位顺利架设提供了良好保障,且为相似结构的尺寸检测提供了参考。; 王晓明王晓明史一哲张通袁通袁通李晓刘宇轩

空间信息约束的改进ICP算法大场景点云快速配准方法: 2024年; 针对大场景点云快速配准对初值要求高的问题,将测站空间位置与三维角点特征作为空间约束信息,改进传统迭代最近邻点法(ICP)配准算法。考虑点云密度与扫描仪的距离关系,结合使用点—点准则与点—线准则进行点云精配准。实例验证结果表明,在4 507万点云场景下,均方根误差(RMSE)达到0.231 1 m,较直接使用ICP算法提高0.352 1 m,较使用采样随机采样一致性算法RANSAC+迭代最近点算法(ICP)方法提高0.119 3 m,时间分别缩短5.87、18.32 s;在843万点云场景下,RMSE达到0.051 6 m,较直接使用ICP算法提高1.052 1 m,较使用RANSAC+ICP方法提高0.266 9 m,时间分别缩短2.10、19.43 s;提取到的有效角点较Harris3D算法提高了34.84%,证明本文算法能够用于大场景散乱点云的快速配准。; 赵遐龄潘斌; 关键词：地面三维激光扫描

基于改进ICP算法的变电站设备三维识别方法研究: 2024年; 针对现有变电站设备三维识别方法在实际应用中存在的准确率差和效率低等问题,提出一种结合改进迭代最近点算法和Umeyama算法的变电站设备三维识别方法。通过随机采样一致性算法提取设备平面特征,通过Umeyama算法在模板库中找出平面特征最相似的几个设备,通过点云曲率特征提取设备点云关键点,通过改进迭代最近点算法对设备进行目标匹配。通过实验对其性能进行分析。结果表明,所提方法对智能变电站设备进行三维识别有较好的识别准确率和效率,识别准确率为99.50%,平均识别时间为2.07 s,有效地提高了三维识别技术的综合性能。; 王庭松惠小东曾乔迪许杨俊陈煜敏; 关键词：变电站设备迭代最近点算法

融合Sparse-ICP算法和VMM算法的复杂构件位姿估计方法: 本发明公开一种融合Sparse‑ICP算法和VMM算法的复杂构件位姿估计方法，将理论设计模型离散为理论点云作为点云匹配时的目标点云pcds，利用扫描设备获取扫描点云作为源点云pcdt，对理论点云和扫描点云分别进行曲率采样...; 刘艳雄廖泽航朱大虎吴浩

一种基于ICP算法的降维加速点云配准方法: 本发明公开了一种基于ICP算法的降维加速点云配准方法，方法步骤如下：S1：导入点云数据并初始化参数；S2：使用四元数法计算配准参数[R<Sub>k</Sub>,t<Sub>k</Sub>]；S3：利用二次插值法调整配准参...; 尹柏强李维创张成林程珍李兵佐磊袁莉芬

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