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A^＊算法的改进及其在路径规划中的应用 被引量：53
1
作者 史辉 曹闻 +1 位作者 朱述龙 朱宝山 《测绘与空间地理信息》 2009年第6期208-211,共4页
A*算法是一种启发式搜索算法,在路径规划中得到广泛的应用,其中启发函数的设计尤其重要。本文针对路径规划问题,对A*算法作了以下改进:一是在估价函数中考虑以距离和方向两个要素,通过归一化处理解决了单位不统一的问题;二是利用k-d树... A*算法是一种启发式搜索算法,在路径规划中得到广泛的应用,其中启发函数的设计尤其重要。本文针对路径规划问题,对A*算法作了以下改进:一是在估价函数中考虑以距离和方向两个要素,通过归一化处理解决了单位不统一的问题;二是利用k-d树空间索引结构,动态加载节点信息,减小内存使用空间。实验结果表明,改进后的A*算法的搜索效率得到了明显的提高。 展开更多
关键词 最短路径 A*算法 估价函数 k-D树
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一种基于K-D树优化的ICP三维点云配准方法 被引量：37
2
作者 刘江 张旭 朱继文 《测绘工程》 CSCD 2016年第6期15-18,共4页
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... 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。 展开更多
关键词 点云配准 k-d tree 中心重合 精度 稳定性
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基于CBR系统事例检索算法的研究 被引量：11
3
作者 黄浩 施泽生 蔡洪滨 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2003年第6期13-16,共4页
事例检索是基于事例推理CBR系统的中心环节,检索速度和精度关系着整个系统的质量。根据应用的需要先后分析了基于数据库、ID3决策树和k d树的事例检索算法,并在标准的k d树算法的基础上引入聚类的概念,将原始的事例库组织成聚合中心库... 事例检索是基于事例推理CBR系统的中心环节,检索速度和精度关系着整个系统的质量。根据应用的需要先后分析了基于数据库、ID3决策树和k d树的事例检索算法,并在标准的k d树算法的基础上引入聚类的概念,将原始的事例库组织成聚合中心库和类库二级结构,提出了改进的k d树事例检索算法,理论分析和对比实验证实了改进的k d树事例检索算法在事例检索速度上逼近ID3决策树检索算法,在检索精度上远远超过了ID3决策树检索算法和标准的k d树检索算法,其性能开销比是四种算法中最为理想的。 展开更多
关键词 CBR SQL ID3决策树 k-D树 改进k-d树
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一种改进的基于PCA的ICP点云配准算法研究 被引量：23
4
作者 刘哲 周天 +1 位作者 彭东东 冯晨 《黑龙江大学自然科学学报》 CAS 2019年第4期473-478,共6页
三维点云配准是三维重建过程中的重要环节,ICP配准算法无法处理初始位姿相差较大的点云,结果可能陷入局部最优的问题。本文提出了一种改进的基于PCA的快速ICP匹配算法,通过对两组点云进行主成分求解,形成各自的PCA坐标系。对两组点云分... 三维点云配准是三维重建过程中的重要环节,ICP配准算法无法处理初始位姿相差较大的点云,结果可能陷入局部最优的问题。本文提出了一种改进的基于PCA的快速ICP匹配算法,通过对两组点云进行主成分求解,形成各自的PCA坐标系。对两组点云分别进行坐标系转换,通过主轴校正矩阵解决了PCA主轴反向问题;利用K-D tree快速搜索最近点改进传统ICP 方法,完成点云的快速精确配准。实验表明,该配准算法可以有效处理点云初始位置较差的情况,实现任意位姿关系下的两组点云的快速精确配准。 展开更多
关键词 点云配准 主成分分析 主轴方向 k-D tree ICP 位姿变换
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求解大规模CVRP问题的快速贪婪算法 被引量：22
5
作者 饶卫振 金淳 《管理工程学报》 CSSCI 北大核心 2014年第2期45-54,共10页
为求解大规模具有能力约束的车辆路径问题(Capacitated Vehicle Routing Problem,CVRP),提出了一种快速改进贪婪算法CVRP-IMGR。基于贪婪算法思想设计了求解CVRP问题的贪婪算法CVRP-GR,在此基础上进一步采用K-d tree法和Held Karp模型... 为求解大规模具有能力约束的车辆路径问题(Capacitated Vehicle Routing Problem,CVRP),提出了一种快速改进贪婪算法CVRP-IMGR。基于贪婪算法思想设计了求解CVRP问题的贪婪算法CVRP-GR,在此基础上进一步采用K-d tree法和Held Karp模型改进了CVRP-GR的求解速度和求解质量,从而得到CVRP-IMGR。CVRPIMGR的复杂度可以达到O(nlogn),能够快速求解大规模(顾客数量大于500)CVRP问题。为验证CVRP-IMGR的有效性,分别采用CVRP-GR、CVRP-IMGR和经典构建型算法Savings求解了当前24个最大规模的CVRP算例,结果表明:CVRP-IMGR的求解速度远快于复杂度为O(n2logn)的CVRP-GR和Savings;CVRP-IMGR对所有算例的求解质量优于CVRP-GR,并且对18个算例的求解质量优于Savings。 展开更多
关键词 能力约束车辆路径问题 贪婪算法 k-D树 HELD karp模型
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基于形状特征k-d树的多维时间序列相似搜索 被引量：11
6
作者 黄河 史忠植 郑征 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第10期2048-2056,共9页
多维时间序列是信息系统中一类重要的数据对象,相似搜索是其应用的一个核心.两个序列(子序列)相似度加以比较的常用方法是:将序列(子序列)转换成空间中的曲线,然后计算曲线间的欧几里德距离.这种方法的主要缺陷是它仅考虑了序列(子序列... 多维时间序列是信息系统中一类重要的数据对象,相似搜索是其应用的一个核心.两个序列(子序列)相似度加以比较的常用方法是:将序列(子序列)转换成空间中的曲线,然后计算曲线间的欧几里德距离.这种方法的主要缺陷是它仅考虑了序列(子序列)间的整体距离关系,而不能体现它们自身的局部变化.针对此问题,提出了一种新的可应用于多维时间序列的快速相似搜索方法.该方法将序列(子序列)的局部变化特性与检索结构(k-d树)结合起来,使得在搜索k-d树的同时实现了序列(子序列)的局部变化匹配,从而极大地提高了查询效率和正确率.实验结果表明了算法的有效性. 展开更多
关键词 时间序列 相似搜索 欧氏距离 检索结构 k-D树
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基于近邻搜索的激光点云数据孤立噪点滤波研究 被引量：19
7
作者 张芳菲 梁玉斌 王佳 《测绘工程》 CSCD 2018年第11期29-33,共5页
受仪器自身和测量环境等条件的影响,地面三维激光扫描仪获取的无序或者散乱点云中通常存在孤立的噪声点。针对孤立噪声点,使用k-d tree组织和管理点云数据,使其有序化;根据孤立噪声点与其k个最近邻点距离的正态统计分布特性,自动计算噪... 受仪器自身和测量环境等条件的影响,地面三维激光扫描仪获取的无序或者散乱点云中通常存在孤立的噪声点。针对孤立噪声点,使用k-d tree组织和管理点云数据,使其有序化;根据孤立噪声点与其k个最近邻点距离的正态统计分布特性,自动计算噪声滤除的阈值并滤除噪声。建筑物激光点滤除噪声的实验表明,文中方法能自动滤除孤立噪声点,滤噪阈值无需人工设置且精度与人机交互滤噪结果基本一致,能有效滤除无序点云的孤立噪声点。 展开更多
关键词 点云滤波 去噪 地面激光扫描 k-d tree
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基于欧氏聚类的三维激光点云田间障碍物检测方法 被引量：19
8
作者 尚业华 张光强 +3 位作者 孟志军 王昊 苏春华 宋正河 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第1期23-32,共10页
为满足目前农业机械(简称农机)自动驾驶中农田障碍物检测的需求,提出了一种使用三维激光雷达检测田间障碍物的方法。该方法首先对采集的环境点云进行预处理,采用体素栅格下采样滤波,将稠密的点云在不损失特征信息的情况下进行减量;采用... 为满足目前农业机械(简称农机)自动驾驶中农田障碍物检测的需求,提出了一种使用三维激光雷达检测田间障碍物的方法。该方法首先对采集的环境点云进行预处理,采用体素栅格下采样滤波,将稠密的点云在不损失特征信息的情况下进行减量;采用三维长方体对角点划定感兴趣区域以便快速计算;采用随机采样一致性(RANSAC)算法检测出农田地面点云,将地面点云与地面上障碍物点云进行分割。然后对地面上障碍物点云基于K维树(K-d tree)进行欧氏聚类,其中聚类的距离阈值为0.6 m。最后判断聚类的点数量和外接长方体体积,过滤掉点数和体积过大或过小的无效聚类从而得出障碍物。应用32线激光雷达在北京市小汤山国家精准农业示范基地采集田间环境点云,分别对田间机具、草堆、田埂、地头矮房、路边树木和田间行人进行检测,结果表明该方法对田间常见障碍物有较好的检测效果。考虑到人是田间行车安全的重要因素,在田间进行了行人横穿于雷达视野前方且与雷达距离分别为5、10、15、20、25、30 m时算法的检测效果试验,试验结果表明田间行人在30 m内平均检出率为96.11%。该方法可用于大田环境下障碍物的检测,为农机自主行走过程中的避障策略研究提供了基础。 展开更多
关键词 农田障碍物检测 三维激光雷达 欧氏聚类 随机采样一致性 k维树
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基于特征点的ICP点云配准算法 被引量：15
9
作者 单丽杰 岳建平 钱炜 《甘肃科学学报》 2022年第4期1-4,19,共5页
ICP配准算法对待配准点云初始位置要求较高,且配准过程耗时长,因此提出了一种基于特征点改进的ICP点云配准算法。利用点云的局部法向量提取特征点,根据特征点的特征直方图得到初始配准点云;通过K-D tree搜索点集中的对应点对,运用四元... ICP配准算法对待配准点云初始位置要求较高,且配准过程耗时长,因此提出了一种基于特征点改进的ICP点云配准算法。利用点云的局部法向量提取特征点,根据特征点的特征直方图得到初始配准点云;通过K-D tree搜索点集中的对应点对,运用四元数法得到配准参数,根据刚性距离约束条件精确配准点云。实验表明,该算法避免了ICP配准算法因初始位置姿态而陷入局部最优,同时提高了配准效率和精度。 展开更多
关键词 点云配准 特征点 最近点迭代 k-D tree
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基于IHDR自主学习框架的无人机3维路径规划 被引量：14
10
作者 陈洋 张道辉 +1 位作者 赵新刚 韩建达 《机器人》 EI CSCD 北大核心 2012年第5期513-518,共6页
提出一种基于自主学习框架的无人机3维路径规划方法.该自主学习框架由知识学习、知识检索和在线更新三部分组成.在该框架中,无人机在线路径规划时首先从过去的规划经验中提取控制量直接用于指导当前机器人的行动,另一方面,如果检索结果... 提出一种基于自主学习框架的无人机3维路径规划方法.该自主学习框架由知识学习、知识检索和在线更新三部分组成.在该框架中,无人机在线路径规划时首先从过去的规划经验中提取控制量直接用于指导当前机器人的行动,另一方面,如果检索结果对于当前无人机的状态是无效的,可以在线启动常规3维路径规划算法,实时计算机器人的控制量,在控制机器人运动的同时将当前状态下的新决策量添加到知识库中从而对其进行更新.此外,分别采用增量分层判别回归算法(IHDR)和k-D树方法建立了路径规划知识库.其中,IHDR方法通过增量方式,可将以往的路径样本建立为一棵分层树.大量的仿真结果对比表明,在本文提出的框架下,基于IHDR的方法比传统的k-D树方法具有更好的实时性. 展开更多
关键词 无人机 3维路径规划 自主学习框架 IHDR k-D树
原文传递
基于扩展的点特征直方图特征的点云匹配算法 被引量：14
11
作者 汤慧 周明全 耿国华 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2019年第24期195-202,共8页
针对传统匹配方法存在匹配精度低、速度慢等问题,提出一种基于扩展点特征直方图(EPFH)特征的点云匹配算法,该算法采用先粗配再细配的策略。利用ISS(intrinsic shape signature)特征检测算法获取点云上的显著特征点集;对特征点进行EPFH... 针对传统匹配方法存在匹配精度低、速度慢等问题,提出一种基于扩展点特征直方图(EPFH)特征的点云匹配算法,该算法采用先粗配再细配的策略。利用ISS(intrinsic shape signature)特征检测算法获取点云上的显著特征点集;对特征点进行EPFH特征描述;通过采样一致性算法估算刚体变换矩阵,完成待匹配点云和目标点云的初始匹配;接着使用基于k-d树的迭代最近点算法实现两片点云的精细匹配;最后将本文算法分别应用于公共数据集和兵马俑特殊数据集进行实验验证。实验结果表明,相比传统方法而言,本文算法具有更高的匹配精度和速度。 展开更多
关键词 机器视觉 点云匹配 特征提取 采样一致性 k-D树
原文传递
基于k-d树的k-means聚类方法 被引量：5
12
作者 孙总参 陶兰 +1 位作者 齐建东 王保迎 《计算机工程与设计》 CSCD 2004年第11期2054-2057,共4页
在直接k-means算法的基础上提出了一种新的基于k-d树的聚类方法。通过把所有的对象组织在一棵k-d树中,可以高效地发现给定原型的所有最近邻对象。利用的主要思想是:在根结点,所有的聚类中心(或称为候选原型)都是所有对象的最近邻候选集... 在直接k-means算法的基础上提出了一种新的基于k-d树的聚类方法。通过把所有的对象组织在一棵k-d树中,可以高效地发现给定原型的所有最近邻对象。利用的主要思想是:在根结点,所有的聚类中心(或称为候选原型)都是所有对象的最近邻候选集合,对于根结点的子结点,通过简单几何约束来剪枝该候选集,这种方法可以被递归使用。使用基于k-d树的方法可以使直接k-means算法的总体性能提高一到两个数量级。 展开更多
关键词 k-D树 k-MEANS算法 候选集 k-MEANS聚类 对象组 结点 递归 类方 根结 方法
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基于连续点云数据的既有铁路轨面信息快速提取算法设计 被引量：11
13
作者 梁涛 韩峰 陈国栋 《铁道科学与工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第10期2544-2551,共8页
三维激光扫描获取的既有铁路点云数据具有海量性、离散性等特点,难以从点云数据中快速提取线路参数。为此,结合现场实测数据,提出一种基于连续点云数据的既有铁路轨面信息快速提取算法。通过k-d树实现点云的快速搜索、查询和储存,利用... 三维激光扫描获取的既有铁路点云数据具有海量性、离散性等特点,难以从点云数据中快速提取线路参数。为此,结合现场实测数据,提出一种基于连续点云数据的既有铁路轨面信息快速提取算法。通过k-d树实现点云的快速搜索、查询和储存,利用主成分分析法和移动激光点聚类法提取的接触线分割构建出铁路缓冲区,进而通过平面格网法的粗提和多种约束条件下的精提实现了轨面点提取。对既有线路现场试验结果表明,轨面点提取的完整度c和准确度p均在93%以上,该方法能较好地实现钢轨轨面点云的快速提取。 展开更多
关键词 点云 轨面提取 k-D树 主成分分析 聚类法 缓冲区
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基于特征点的最近邻配准算法 被引量：5
14
作者 戚世贵 戚素娟 《许昌学院学报》 CAS 2008年第2期67-71,共5页
利用尺度不变特征点的提取方法提取特征点,并对SIFT方法提取出的特征点用最近邻算法进行配准,在搜索最近邻特征点和次近邻特征点时使用了在K-D树搜索算法基础上进行改进的搜索算法BBF(Best Bin First)算法.实验证明该算法具有配准精度高... 利用尺度不变特征点的提取方法提取特征点,并对SIFT方法提取出的特征点用最近邻算法进行配准,在搜索最近邻特征点和次近邻特征点时使用了在K-D树搜索算法基础上进行改进的搜索算法BBF(Best Bin First)算法.实验证明该算法具有配准精度高,鲁棒性好的特点. 展开更多
关键词 特征点 图像配准 k-D树 BBF
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三维激光点云数据的可视化研究 被引量：10
15
作者 徐旭东 李泽 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第S1期175-178,共4页
大量的点云数据是通过三维激光扫描得到的,而点云数据的显示快慢受到了数据索引的直接影响,这是一个基础性问题。经过研究,八叉树与叶节点KD树相结合的混合空间索引结构以及LOD构建的层次细节模型是用来解决点云数据管理与可视化效率不... 大量的点云数据是通过三维激光扫描得到的,而点云数据的显示快慢受到了数据索引的直接影响,这是一个基础性问题。经过研究,八叉树与叶节点KD树相结合的混合空间索引结构以及LOD构建的层次细节模型是用来解决点云数据管理与可视化效率不高的问题的有效方法。在局部,通过在叶子节点中构建的KD树实现高效的查询和显示;在全局,为了实现快速检索与调度使用了八叉树模型。采用这种混合数据模型进行点云组织,建立空间索引,并对点云数据进行LOD构建,实现了点云数据的高效检索以及可视化。 展开更多
关键词 八叉树 kD树 点云数据 可视化
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基于Hausdorff距离改进的ICP算法 被引量：9
16
作者 郑晓璐 潘广贞 +1 位作者 杨剑 杨小青 《计算机工程与设计》 北大核心 2015年第9期2481-2484,2489,共5页
为满足三维点云配准的高精度要求,提出一种基于Hausdorff距离改进的ICP算法。利用三维点云拟合曲面的主曲率和点邻域内Hausdorff距离相结合的方法,对点云进行简化,剔除正态分布图中Hausdorff值小的点云,使简化后的关键点充分保留点云的... 为满足三维点云配准的高精度要求,提出一种基于Hausdorff距离改进的ICP算法。利用三维点云拟合曲面的主曲率和点邻域内Hausdorff距离相结合的方法,对点云进行简化,剔除正态分布图中Hausdorff值小的点云,使简化后的关键点充分保留点云的几何特征;采用K-D树加速查找,通过最小二乘迭代进行点云ICP配准。对经典ICP算法和改进ICP算法做对比实验,实验结果表明,改进的ICP算法将配准误差由原来的0.3mm控制在了0.1mm左右,大幅提高了点云配准的精确度。 展开更多
关键词 ICP算法 HAUSDORFF距离 曲率 k-D树 最小二乘迭代
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基于k-d树的机载LIDAR点云滤波处理 被引量：8
17
作者 刘艳丰 王守彬 +1 位作者 汤仲安 赵永统 《测绘工程》 CSCD 2009年第5期59-62,共4页
点云数据滤波处理是获取高精度数字地面模型的关键,而滤波的基本原理是基于某一邻域内高程的突变。在海量、离散的点云数据中,搜索某一邻域的速度将直接影响滤波处理的效率。应用k-d树组织点云数据,不需要先验地知道点云数据间的拓扑关... 点云数据滤波处理是获取高精度数字地面模型的关键,而滤波的基本原理是基于某一邻域内高程的突变。在海量、离散的点云数据中,搜索某一邻域的速度将直接影响滤波处理的效率。应用k-d树组织点云数据,不需要先验地知道点云数据间的拓扑关系便可以快速确定其中某一点的邻域点集,从而大大地提高滤波速度。 展开更多
关键词 k-D树 机载LIDAR 点云滤波
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改进的ICP点云配准算法 被引量：8
18
作者 朱新宇 万剑华 +1 位作者 刘善伟 曾喆 《海洋测绘》 CSCD 2015年第2期77-79,共3页
三维激光点云配准是点云三维建模的关键问题之一。经典的ICP算法对点云初始位置要求较高且配准效率较低,提出了一种改进的ICP点云配准算法。该算法首先利用主成分分析法实现点云的初始配准,获得较好的点云初始位置,然后在经典ICP算法的... 三维激光点云配准是点云三维建模的关键问题之一。经典的ICP算法对点云初始位置要求较高且配准效率较低,提出了一种改进的ICP点云配准算法。该算法首先利用主成分分析法实现点云的初始配准,获得较好的点云初始位置,然后在经典ICP算法的基础上,采用k-d tree结构实现加速搜索,并利用方向向量夹角阈值去除错误点对,提高算法的效率。实验表明,本算法流程在保证配准精度的前提下,显著提高了配准效率。 展开更多
关键词 点云配准 迭代最近点算法 主成分分析 方向向量阈值 k-d tree
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Kriging算法在含水量三维属性模型构建中的应用研究 被引量：8
19
作者 姚凌青 潘懋 +4 位作者 屈红刚 兰向荣 丛威青 刘学清 于春林 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2008年第8期2554-2556,2560,共4页
Kriging算法通过构造区域化变量的变异模型,并据此求取未知数据的最优线性无偏估计量。结合构建工程地质体含水量参数三维模型的应用,强调在三维环境下分析样本的空间变异结构特征,以K-D树建立样本数据的空间索引快速搜索插值邻域。针... Kriging算法通过构造区域化变量的变异模型,并据此求取未知数据的最优线性无偏估计量。结合构建工程地质体含水量参数三维模型的应用,强调在三维环境下分析样本的空间变异结构特征,以K-D树建立样本数据的空间索引快速搜索插值邻域。针对插值过程中存在的负权值问题,采用线性规划的方法加以解决。研究表明,该算法综合考虑了各向异性以及不同变异尺度对算法的影响,比基于分层的二维Kriging方法更为合理。 展开更多
关键词 kriging算法 各向异性 变异尺度 负权值 k-D树 线性规划 含水量
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基于四叉树的SIFT与K-D树融合的图像匹配研究 被引量：8
20
作者 张学峰 马行 穆春阳 《电子测量技术》 北大核心 2021年第22期121-127,共7页
为了解决SIFT算法在立体视觉中耗时长、误匹配度高以及提取的特征点扎堆的问题,提出一种基于四叉树的SIFT与K-D树融合的快速特征匹配算法。该方法采用一种结合了自适应阈值的快速特征点提取算法提取关键点,由于所提取的关键点具有扎堆现... 为了解决SIFT算法在立体视觉中耗时长、误匹配度高以及提取的特征点扎堆的问题,提出一种基于四叉树的SIFT与K-D树融合的快速特征匹配算法。该方法采用一种结合了自适应阈值的快速特征点提取算法提取关键点,由于所提取的关键点具有扎堆现象,故提出一种四叉树结构并将其应用到图像匹配中。利用改进的K-D树与随机一致性算法进行关键点的粗匹配与提纯。实验证明,该改进算法的平均匹配速率相比SIFT算法提高了3.35倍,匹配正确率由86.18%提高到97.53%,同时该改进算法比SIFT算法在视角、模糊、光照以及尺度变化方面更具有优越性,所以该算法能够满足高匹配率、实时性好且特征点均匀化的要求。 展开更多
关键词 尺度不变性 立体视觉 图像匹配 快速特征提取算法 四叉树 k-D树
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