基于自由曲面的点云配准算法1

【基于自由曲面的点云配准算法1】 在3D几何建模和计算机视觉领域，点云配准是一项关键的技术，它用于将多个不同视角或不同时间获取的点云数据进行精确对齐，以便进行三维重建、物体识别或者形变分析。针对自由曲面工件，传统的配准方法可能会因为曲面的复杂性导致效率低下和精度不足。为此，本文提出了一种结合共面点集的初始配准算法和改进的迭代最近点（ICP）精确配准算法的步进配准方法。 文章介绍了一种基于共面点集的初始配准算法。在该算法中，通过计算点之间的距离和比例关系，可以找到点云中的共面点集。这些共面点集作为不变量，用来约束迭代最近点算法提取的样本，从而使得点云经过初始配准后能得到一个较好的初始位置。这种方法显著提高了寻找初始匹配的速度和准确性。 然后，文章进一步对迭代最近点算法进行了改进。在原始ICP算法的基础上，通过对点云初步配准结果进行优化，减少了配准误差，实现了更高的精度。改进后的算法能够更有效地处理自由曲面上的复杂几何特征，提高配准效果。 实验结果表明，该算法相比于传统的ICP算法，运行时间减少，精度提高，能够满足对自由曲面工件高精度配准的要求。通过一组简单工件的自由曲面点云模型进行配准仿真，验证了算法的有效性和优越性。 关键词：点云配准，自由曲面，共面点集，迭代最近点算法 总结来说，这篇研究提出了一个创新的点云配准策略，特别是对于自由曲面工件，它结合了共面点集的快速定位和改进的ICP算法的精确定位，大大提升了配准的效率和精度。这对于3D扫描、逆向工程以及机器人导航等应用具有重要意义。通过实际应用的验证，这种算法展示了其在处理复杂几何形状时的高效性能，为点云处理提供了新的技术途径。