点云数据配准算法研究.pdf
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山东大学硕士学位论文点云数据配准算法研究姓名:张政申请学位级别:硕士专业:计算机应用技术指导教师:张彩明20080405山东大学硕士学位论文摘要律,利用计算机计算两片点云之间的错位,从而达到把两片点云自动配准的效接着,本文提出了一种基于法向特征的快速局部配准算法,通过人机交互随着计算机辅助设计技术的发展,通过实物模型产生数字模型的逆向工程技术由于它的独特魅力获得了越来越广泛的应用,与此同时,硬件设备的日趋完善也为数字模型操作提供了足够的技术支持。为了得到被测物体的完整数据模型,需要确定一个合适的坐标变换,
点云数据的自动配准算法研究.pptx
汇报人:CONTENTS添加章节标题点云数据概述点云数据的来源点云数据的表示方法点云数据的应用场景点云数据配准的必要性点云数据配准的定义点云数据配准的原理点云数据配准的分类点云数据自动配准算法研究现状国内外研究现状现有算法的优缺点分析未来研究方向展望点云数据自动配准算法的关键技术特征提取算法相似性度量方法优化算法的选择与实现配准结果的评价指标点云数据自动配准算法的实现流程数据预处理阶段特征提取阶段相似性度量阶段优化配准阶段结果评价阶段点云数据自动配准算法的应用案例与效果分析应用案例介绍配准效果展示与分析算
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点云数据配准算法研究的综述报告点云配准(pointcloudregistration)是指将两个或多个点云数据集进行对齐的过程。点云配准是三维重建、机器人感知、自动驾驶、建筑测绘等众多应用的前提。在点云配准领域,研究人员发展出了许多不同的算法和技术,本文将综述部分点云配准算法。1.迭代最近点算法(IterativeClosestPoint,ICP)迭代最近点算法是点云配准中最常用的一种方法。该算法从两个点云数据集中随机选择一些点作为对应关系的初始猜测。然后,通过计算两个数据集中最近的点之间的距离和方向来求
点云数据配准算法研究的中期报告.docx
点云数据配准算法研究的中期报告一、研究背景点云已经被广泛应用于三维重建、机器人导航、自动驾驶等领域。在不同设备、不同时间采集到的点云数据之间存在不同的误差,若要将这些点云数据拼接在一起,就需要进行配准。点云配准是点云数据处理的一个重要环节,也是点云数据实际应用的关键技术之一。近年来,针对点云数据配准的研究越来越深入。现有的点云配准算法主要有ICP、NDT、RANSAC等。这些算法各有优缺点,适用于不同的场景。因此,需要继续探索和改进点云配准算法,提高其精度和效率,以满足实际应用需求。二、研究目标本研究的主
点云数据的配准算法的中期报告.docx
点云数据的配准算法的中期报告一、研究背景点云数据配准是计算机视觉领域的重要研究方向之一,它主要是指将多个采集到的点云数据进行对齐和拼接成一个整体。点云数据配准方法主要应用于三维建模、机器人导航、自主驾驶、医学图像处理等领域。因此,在计算机视觉、机器人控制、智能制造等领域有着广泛的应用。二、研究意义现实生产环境中存在着大量的非结构化数据,其中点云数据是一种重要的非结构化数据类型。点云数据配准可以将多源点云数据融合成一个精确的三维模型,为实现自动化生产和智能制造提供了有力支持。因此,点云数据配准算法的研究对于