面向地圖點集配準的快速魯棒性算法研究.pdf

1、地圖點集配準是車輛導(dǎo)航、移動機器人、全景地圖等領(lǐng)域中的關(guān)鍵技術(shù)之一，它是使兩幅空間位置不同的點集經(jīng)過一系列空間變換后實現(xiàn)空間位置統(tǒng)一的過程。隨著計算機視覺、圖像處理以及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，在實際應(yīng)用中對地圖點集配準算法的實時性要求也越來越高，因此研究能夠?qū)崿F(xiàn)對地圖點集快速魯棒配準的算法是十分必要的?；诖耍疚闹攸c研究和討論了面向地圖點集配準的快速魯棒性算法。本文主要工作如下：
　　 首先，由于地圖點集具有點數(shù)多、結(jié)構(gòu)復(fù)雜以及易

2、受傳感器噪聲干擾等特點，通常對其配準精度較低且耗時嚴重，難以滿足自主駕駛等情況下的實際需求。本文在點集經(jīng)典配準算法ICP(IterativeClosestPoints，ICP)的基礎(chǔ)上，利用多尺度層級化思想，提出了一種多尺度層級ICP算法(Multi-scaleIterativeClosestPoints，MSICP)，提高了配準速度和精度。該算法先對待配準地圖點集進行層級化，隨后將粗尺度點集配準后的轉(zhuǎn)換矩陣作為原始點集配準的初始轉(zhuǎn)換矩

3、陣，最終實現(xiàn)對原始剛體地圖點集的ICP快速精確配準。實驗結(jié)果表明，該算法的配準速度及精度優(yōu)于其他ICP算法，具有一定的理論和實用價值。
　　 其次，本文在剛體地圖點集的多尺度層級ICP算法的研究基礎(chǔ)上，又提出了一種面向非剛體地圖點集的多尺度層級ICP算法(Multi-scaleScaleIterativeClosestPoints，MSSICP)。所提算法首先對非剛體地圖點集進行層級化處理，并對粗尺度點集進行非剛體配準，運用其配

4、準結(jié)果作為原始點集配準的精確初值，最終實現(xiàn)了各向同性以及各向異性等變尺度圖像點集的快速魯棒配準。實驗結(jié)果表明，所提算法的配準速度及精度同樣優(yōu)于其他ICP算法。
　　 最后，針對地圖點集點數(shù)多且易受噪聲影響，結(jié)構(gòu)復(fù)雜但相對魯棒等特點，本文在利用骨架算法生成地圖結(jié)構(gòu)信息稀疏表示的基礎(chǔ)上，提出了一種骨架ICP算法(SkeletonIterativeClosestPoints，SKICP)，以提高算法的配準速度與精度。該算法首先對原始點