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基于局部和全局采样点云数据简化算法研究 被引量：9
1
作者 付玮 吴禄慎 陈华伟 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2015年第8期1004-1008,共5页
3D激光扫描方法获取的点云数据存在大量冗余数据,为便于重建模型,对点云数据简化技术的关键是在简化数据的同时,最大限度地保留点云数据的原有特征,对点云数据简化技术进行了研究,提出了一种基于局部和全局点云特征相融合的简化算法,通... 3D激光扫描方法获取的点云数据存在大量冗余数据,为便于重建模型,对点云数据简化技术的关键是在简化数据的同时,最大限度地保留点云数据的原有特征,对点云数据简化技术进行了研究,提出了一种基于局部和全局点云特征相融合的简化算法,通过基于点云的网格分割的非均匀网格法来提取局部点云特征,并且通过基于空间体素化方法对点云进行全局采样,然后将二者特征融合,获取最佳的简化特征效果。实验表明,该算法能够适应各种类型曲面数据的简化要求,其点云简化最大误差为0.02812,点云简化平均误差为0.000472,并与非均匀网格算法和空间体素法做比较,其简化效率高,简化误差小。由此可见,该方法简化点云不但具有较高的简化效率,同时又很好地保留了原始数据的细节特征。 展开更多
关键词 点云数据简化 体素化编码 局部点云采样 全局点云采样
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基于改进相关性扫描匹配的室内大场景下移动机器人的全局定位方法
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作者 程捷 郭振武 +1 位作者 周坤 王斌锐 《机器人》 EI CSCD 北大核心 2023年第5期581-590,共10页
现有的大多数全局定位方案着重于从原始激光点云或者栅格地图中提取特征点及其描述符,但在环境特征稀疏的某些室内大场景内,无法有效提取特征。针对这种情况,本文使用相关性扫描匹配(CSM)算法进行全局定位,并通过计算点对位姿解算的贡献... 现有的大多数全局定位方案着重于从原始激光点云或者栅格地图中提取特征点及其描述符,但在环境特征稀疏的某些室内大场景内,无法有效提取特征。针对这种情况,本文使用相关性扫描匹配(CSM)算法进行全局定位,并通过计算点对位姿解算的贡献度,改进了CSM算法中的点云降采样步骤和角度步长计算步骤。最后,使用改进前后的算法在仿真环境与实际环境中进行对比实验。实验结果表明,相较于原CSM算法,改进后算法的定位成功率提高了约1.5%,算法耗时缩短了约1.1 s,证明本文算法比原CSM算法更适用于室内大场景。 展开更多
关键词 相关性扫描匹配 全局定位 点云降采样 移动机器人
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