ICP配准算法的影响因素及评价指标分析

被引:18
作者
陈春旭 [1 ]
漆钰晖 [2 ]
朱一帆 [1 ]
裴凌 [1 ]
徐昌庆 [1 ]
机构
[1] 上海交通大学上海市北斗导航与位置服务重点实验室
[2] 南昌大学信息工程学院
关键词
三维点云配准; ICP算法; 影响因素; 评价指标;
D O I
10.19306/j.cnki.2095-8110.2018.05.012
中图分类号
TP212 [发送器(变换器)、传感器]; TN958.98 [光学定位雷达、激光雷达];
学科分类号
080202 ; 080904 ; 0810 ; 081001 ; 081002 ; 081105 ; 0825 ;
摘要
基于3D激光雷达传感器的同时定位与地图构建(SLAM)技术,是机器人自主定位解决方案的核心。三维点云配准环节是3D激光雷达SLAM实现自身定位与地图构建的关键所在。重点围绕ICP算法在三维激光点云配准中的应用开展研究,首先对ICP算法的配准原理及其求解过程进行详细分析,其次介绍了ICP的影响因素并提出了相应的评价指标,最后测试了ICP算法在不同角度和位移下的配准效果并进行了实验分析。
引用
收藏
页码:67 / 72
页数:6
相关论文
共 10 条
[1]   移动机器人SLAM技术 [J].
孙博雅 .
电子技术与软件工程, 2018, (02) :95-95
[2]   改进的尺度迭代最近点配准算法 [J].
赵夫群 ;
周明全 .
计算机工程与设计, 2018, 39 (01) :146-150
[3]   RGB-D SLAM综述 [J].
王旒军 ;
陈家斌 ;
余欢 ;
朱汇申 .
导航定位与授时, 2017, 4 (06) :9-18
[4]   激光雷达SLAM技术及其在无人车中的应用研究进展 [J].
李晨曦 ;
张军 ;
靳欣宇 ;
李广敬 ;
李强 .
北京联合大学学报, 2017, 31 (04) :61-69
[5]   室内定位技术与应用综述 [J].
裴凌 ;
刘东辉 ;
钱久超 .
导航定位与授时, 2017, 4 (03) :1-10
[6]   ICP算法在点云配准中的应用 [J].
戴静兰 ;
陈志杨 ;
叶修梓 .
中国图象图形学报, 2007, (03) :517-521
[7]  
三维点云数据配准技术研究[D]. 黄行森.大连海事大学. 2010
[8]   Comparing ICP variants on real-world data sets [J].
Pomerleau, Francois ;
Colas, Francis ;
Siegwart, Roland ;
Magnenat, Stephane .
AUTONOMOUS ROBOTS, 2013, 34 (03) :133-148
[9]   K-nearest neighbor finding using MaxNearestDist [J].
Samet, Hanan .
IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE, 2008, 30 (02) :243-252
[10]  
Enabling aggressive motion estimation at low-drift and accurate mapping in real-time .2 Zhang J,Singh S. IEEE International Conference on Robotics and Automation . 2017