[发明专利]一种基于点的邻域重心向量特征的点云配准方法

摘要

本发明公开了一种基于点的邻域重心向量特征的点云配准方法，该方法是基于FPFH特征描述子的点云初始配准、基于点的邻域重心向量特征剔除错误点对的点云精确点云配准方法，通过本发明提高点云配准的效率，减少配准过程中的迭代次数、解决抗噪性差的问题。

主权项

1.一种基于点的邻域重心向量特征的点云配准方法，包括如下步骤，步骤1，载入源点云source和目标点云target；步骤2，计算采样后源点云特征描述子FPFH_src和目标点云的特征描述子FPFH_tgt；步骤3，根据源点云和目标点云的FPFH,计算出初始配准对应点对；步骤4，利用SCA-IA采样一致性初始配准算法算法，求出初始变换矩阵，完成源点云和目标点云的初始配准；其特征在于：步骤5，在源点云中选取初始点集sampl_src；步骤6，查找源点云初始点集在目标点云中距离最近点的对应点集saple_tgt，sampl_src与sampl_tgt构成对应点对集；步骤7，利用点的邻域重心向量阈值去除错误对应点对，得到最终对应点对集corrs_final；步骤8，利用ICP算法迭代完成精确配准。