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顾及点云相关性的抗差加权整体最小二乘配准算法研究的开题报告
一、研究背景和意义
随着3D扫描、激光雷达等技术的发展，点云数据在三维重建、机器人导航、虚拟现实等领域中得到了广泛的应用。点云配准是点云处理的一项核心任务，通常被用于将不同位置、角度或者时间的点云数据配准到同一坐标系下。
目前，点云配准主要有两种方法：基于特征的方法和基于全局优化的方法。前者通过提取点云的特征点，然后匹配特征点来进行配准，经典方法有SIFT、SURF等。后者则是通过最小化点云间的距离误差来实现配准，通常采用最小二乘法求解，例如ICP算法。
然而，基于特征的方法对点云数据噪声和遮挡容忍性较差，反应了实际场景的局限性。而基于全局优化的方法虽然能够处理更为复杂的情况，但是由于其对所有点进行相同程度的权重计算，因此容易受到离群点（outliers）的干扰，导致配准结果较差。
因此，本研究将探索一种新的点云配准算法，将抗差加权的思想引入整体最小二乘法中，以提高配准结果的鲁棒性。
二、研究内容
本研究将主要探索以下问题：
1.基于整体最小二乘的点云配准算法
通过使用整体最小二乘法求解点云配准问题，提供了一种简单而有效的配准方法，能够减小配准误差。因此，本研究将首先构建整体最小二乘模型，以求解点云间的刚体变换。
2.引入抗差加权思想
本研究通过使用加权最小二乘法来提高配准结果的鲁棒性。在经典的最小二乘法中，每个点都被赋予相同的权重，然而在实际场景中，点云中可能存在一些离群点或噪声，导致重建误差较大。因此，本研究将采用加权最小二乘法来为点云中的每个点赋予不同的权重，以减小离群点/噪声对配准结果的影响。
3.点云相似性度量方法选择
实现点云配准的前提是确定两个点云之间的相似性度量方法。常用的方法包括欧式距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离等。本研究将探究选择哪种度量方法能够更好地实现点云配准。
三、研究计划和进度
本研究分为以下几个研究阶段：
1.调研
研究文献以了解点云配准算法的最新进展和已发现的问题。收集整体最小二乘算法和加权最小二乘算法应用于点云配准的相关文献。
2.算法设计
根据调研结果，提出一种基于整体最小二乘和加权最小二乘的点云配准算法。设计并编写程序，实现算法的核心功能。
3.实验和结果分析
采用公开的点云配准数据集，在实验室的计算平台上进行实验。对算法的稳定性、准确性、鲁棒性进行评估，并对实验结果进行分析和比较。
4.论文撰写
在完成算法设计和实验后，撰写本研究的论文，以总结研究结果并提出结论。
预计本研究计划持续9个月。具体进度如下：
第1-2个月：调研
第3-5个月：算法设计和实现
第6-7个月：实验和结果分析
第8-9个月：论文撰写与提交
四、参考文献
1.Pomerleau,F.,Breitenmoser,A.,Colas,F.,&Siegwart,R.(2015).ComparingICPvariantsonreal-worlddatasets.AutonomousRobots,39(3),301-324.
2.Arsenault,M.,&Baribeau,R.(2016).Maximumlikelihoodpointsetregistrationwithapplicationtoplanetaryexploration.MachineVisionandApplications,27(8),1207-1225.
3.Amjadi,S.,Pourghassem,H.,Rezaei,H.,&Sadeghnejad,A.(2019).AnIterativeWeightedRobustPointSetRegistrationviaCovarianceDescriptorsandL1-L2SparseError.IEEEAccess,7,42500-42510.