【摘 要】
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针对现有迭代最邻近点（ICP）算法在点云数据配准过程中查找对应最近点速度缓慢、配准效率低的问题,提出一种采用点云重心距离进行边界检测的点云数据配准新算法.该算法首先运用
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61173184)资助;重庆市教委项目(KJ100821)资助;重庆理工大学研究生创新基金项目(YCX2013218)资助
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针对现有迭代最邻近点（ICP）算法在点云数据配准过程中查找对应最近点速度缓慢、配准效率低的问题,提出一种采用点云重心距离进行边界检测的点云数据配准新算法.该算法首先运用主成分分析法进行点云数据粗配准,获得良好点云姿态;其次,采用点云重心距离特征进行边界检测并提取待配准点云边界;在此基础上,利用K-D树在两点云边界中查找对应最近点对,并通过单位四元数法进行坐标转换,求得平移矩阵及旋转矩阵,从而实现快速、精确的点云数据配准.实验结果表明：与经典ICP算法、现有改进ICP算法相比,本文中点云边界特征点的提取简单
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