面向室内移动机器人的改进3D-NDT点云配准算法
点云配准是室内移动机器人位姿估计和环境构建的关键步骤,现有点云配准算法难以工作在低纹理场景中.为提高室内移动机器人环境适应能力,提出了一种改进三维正态分布变换(3D-NDT)点云配准算法.通过改进ORB特征提取算法,确保低纹理下的特征点提取;此外,为提高点云配准精度和效率,提出改进的3D-NDT算法快速获取高精度的点云配准矩阵.采用国际知名的公共数据集TUM作为评测数据,实验结果表明本文算法达到或优于现有主流点云配准算法的性能(均方根误差低于0.02 m),相对传统3D-NDT算法配准时间缩短3倍以上;并且能工作在低纹理场景中.因此,改进的算法能提高室内移动机器人环境适应能力.
点云配准、三维正态分布变换、三维重建、特征提取、体素网格
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TP242(自动化技术及设备)
国家自然科学基金项目61573135、U1813205;深圳市科技计划项目JCYJ20170306141557198;湖南省科技计划项目2018GK2021;湖南省自然科学基金项目2017JJ3118;长沙市科技计划项目kq1801003;航空科学基金项目201705W1001;国家科技支撑计划项目2015BAF11B01
2020-01-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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