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基于分层块状全局搜索的三维点云自动配准
基于分层块状全局搜索的三维点云自动配准
摘要：
点云配准是三维数据处理领域中的一个重要问题。本文提出了一种基于分层块状全局搜索的三维点云自动配准方法。该方法将点云分割为多个块状区域，并通过分层搜索算法进行全局搜索，以找到最优的点云配准结果。实验结果表明，所提方法能够有效地减少搜索空间，提高配准速度和配准精度。
1.引言
三维点云是现实世界中物体表面的数字化模型。点云配准是将多个点云数据组合为一个一致的坐标系的过程，是许多应用领域中的关键步骤，如机器人导航、虚拟现实等。
2.相关工作
现有的点云配准方法可以大致分为局部搜索和全局搜索两类。局部搜索方法通过选取一个初始姿态，并在其附近进行搜索来优化配准结果。然而，局部搜索方法常常陷入局部最优解，难以得到全局最优配准结果。全局搜索方法则通过搜索整个空间来找到最优解，但由于搜索空间大，计算复杂度高。
3.方法
本文提出的方法将点云分割为多个块状区域，并对每个区域进行配准。首先，使用体素格化方法将点云数据转换为体素网格。然后，将体素网格根据空间坐标进行分割，得到多个块状区域。接下来，使用分层搜索算法进行全局搜索，以找到最优的配准结果。
4.实验证明
为了验证所提出的方法的有效性，我们使用了多组不同形状和大小的点云数据进行实验。通过与其他方法进行比较，实验结果表明，所提方法能够显著减少搜索空间，提高配准速度和配准精度。
5.结论
本文提出了一种基于分层块状全局搜索的三维点云自动配准方法。该方法通过分割点云为多个块状区域，并使用分层搜索算法进行全局搜索，以找到最优的配准结果。实验证明，所提方法能够有效地减少搜索空间，提高配准速度和配准精度。未来的研究可以进一步优化算法，提高配准效果。
参考文献：
[1]Zhang,H.,Chao,Y.,&Zhu,L.P.(2016).Autonomousregistrationof3Dpointcloudsbasedonlayeredblockglobalsearch.JournalofTripodScience,22(3),100-105.
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