基于硬分配与软分配的点云配准有效方法
计算机视觉与模式识别
2017-06-02 v1
摘要
针对部分重叠点云的配准问题，本文提出了一种基于硬分配与软分配的有效方法。给定两个具有初始位姿的点云，该方法首先为数据形状中的每个点建立前向对应关系，并计算二值变量的值，该变量可指示该点对应关系是否位于重叠区域内。然后，建立双向对应关系，并为重叠区域内的每个点计算双向距离。基于双向距离的比值，选取并利用指数函数计算概率值，该值可指示点对应关系的可靠性。随后，将硬分配与软分配的值同时嵌入所提出的用于部分重叠点云配准的目标函数中，并提出一种新的 ICP 算法变体以获取最优刚体变换。所提方法即使在点云重叠百分比较低时也能实现良好的配准。在公开数据集上的实验结果证明了该方法在精度和鲁棒性方面优于以往方法。
引用
@article{arxiv.1706.00227,
title = {An Effective Approach for Point Clouds Registration Based on the Hard and Soft Assignments},
author = {Congcong Jin and Jihua Zhu and Yaochen Li and Shaoyi Du and Zhongyu Li and Huimin Lu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1706.00227},
year = {2017}
}
备注
23 pages, 6 figures, 2 tables