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基于地面三维激光扫描与ICP算法的建筑点云配准方法: 2025年; 针对迭代最近算法在大型建筑物点云精配准时存在的计算效率以及配准精度低等缺陷,分析了基于地面三维激光扫描技术的建筑点云模型,对传统迭代最近算法中的候选点选取、同名点赋权以及误差函数选取等进行了改进。结果表明:改进后的迭代最近算法的均方根误差较传统迭代最近算法提高了59.12%,其最短配准耗时也远低于传统算法,相较于传统迭代最近算法,其效率提高了61.88%,极大提高了算法配准精度以及配准效率。在建筑工程测量领域有重要的应用价值。; 黄俊龙; 关键词：激光扫描仪 ICP 点云

基于改进ICP算法和级联ASPP算法的异形建筑表面重建: 2025年; 由于异形建筑独特的几何形态和复杂的表面结构,在对建筑表面进行重建时,表面识别结果容易出现偏差,影响重建模型的精度。对此,设计基于改进迭代最近点(ICP)算法和级联检测分割(ASPP)算法的异形建筑表面重建方法。改进ICP算法实施点云配准,将从不同位置采集到的点云数据统一到同一个坐标系下,消除位置偏差,提高点云数据的配准精度。通过级联ASPP算法设计轻量级语义分割模型,聚合多尺度信息,确保算法的识别范围能全面覆盖视野范围。利用随机抽样一致性(RANSAC)算法自动化处理异形建筑的识别数据,结合最小二乘法原理进行墙面立体拟合,得到高精度的表面重建参数,实现异形建筑表面重建。测试结果表明,设计方法的重建结果接近真实世界的几何形态,在异形建筑表面各墙面上重建偏差值均低于1.5。; 史振玮; 关键词：点云配准

一种基于全局最优ICP算法的点云快速压缩方法: 本发明涉及一种基于全局最优ICP算法的点云快速压缩方法。它解决了现有技术中点云压缩方法计算复杂度高且压缩精度不佳的问题。它包括S1、特征点提取并根据特征点个数进行当前帧动作；S2、设置初始位姿和收敛条件；S3、根据计算结...; 季正聪苏锴南陈锋傅直全吴利军杨辰光

基于ICP算法拼接的机械臂风扇叶片形貌测量方法: 本发明的基于ICP算法拼接的机械臂风扇叶片形貌测量方法，包括如下步骤：步骤1、标定测量系统；步骤2、基于模型驱动进行叶片测量路径规划；步骤3、基于ICP算法进行点云拼接。本发明建立叶片柔性测量系统理论模型，根据叶片的CA...; 孙传智陈泽谭久彬刘永猛

改进ICP算法的激光雷达点云配准被引量：1: 2024年; 针对传统ICP算法在激光雷达目标点云配准中存在匹配时间长,以及受初值影响导致该算法应用在无人车SLAM技术中容易存在定位精度不高和稳健性较差的问题,本文提出了一种结合KD-tree算法的NDT-ICP算法。首先,通过Voxel Grid滤波对激光雷达获取的点云数据进行预处理,利用平面拟合参数的方法去除地面点云;然后,利用NDT算法进行点云粗匹配,缩短目标点云与待匹配点云距离;最后,通过KD-tree邻近搜索法提高对应点查找速度,并通过优化收敛阈值,完成ICP算法的精匹配。试验结果表明,本文提出的改进算法相比于NDT算法和ICP算法,在点云配准速度和精度上有明显提高,且在地图构建上精度和稳健性更好。; 许哲董林啸吴家跃; 关键词：点云配准 ICP算法

基于ICP算法的苹果采摘机器人手眼标定方法: 2024年; 苹果采摘机器人手眼协同作业过程中手眼关系的精度是影响机器人作业效率和作业精度的关键因素之一.针对传统手眼标定方法求解精度低、线性化求解时解耦精度丢失和非线性求解时累积误差较大等问题,提出一种基于ICP算法的手眼标定方法.以Tsai Lenz法的求解结果作为ICP匹配算法初值,通过确定ICP匹配算法中误差阈值和迭代次数最优组合得到精确的手眼转换关系.试验结果表明,本文方法避免了求解时精度丢失和误差积累等问题,与Tsai Lenz算法相比,旋转精度提高了13.6%,平移精度提高12.47%.; 李佩娟鲁洋李建飞颜庭武潘星宇; 关键词：手眼标定

基于改进RANSAC-ICP算法的点云配准方法: 2024年; 针对点云配准时重叠区域小,难以提取特征,配准精度较低的问题,提出了一种结合改进的随机采样一致性(RANSAC)算法和改进的迭代最近点(ICP)算法的点云配准算法。首先,采用快速点特征直方图(FPFH)描述子对点云进行特征描述;其次通过融合几何一致性,采用改进随机采样一致性的算法,及时删除匹配过程中的误匹配点对,保持着对应点之间的优质关系,使其在低重叠率的点云以及含噪声的点云下也能找到具有对应关系的点,进行点云粗配准;最后针对点云数据量大时ICP配准耗时长的问题,采用KD-Tree搜索,将无序的点云进行有序化排列,进行点云精配准。采用激光雷达扫描的真实点云数据进行实验验证,并与主流点云配准算法进行比较分析。实验结果表明,对于较低重叠率、含噪声的点云,能够快速、精确地求得最优变换,具有较好的配准效果。; 黄丽婷林靖宇卢泉; 关键词：点云配准 RANSAC ICP

一种改进ICP算法在建筑物配准中的应用: 2024年; 近年来,采用多源数据融合建模已成为研究热点,而多源数据融合建模的关键是点云配准。点云配准目前应用最广的算法是迭代最近点算法(ICP),然而该算法存在对点云初始位置要求高和收敛速度慢的缺点。故提出使用样本共识初始配准算法(SAC-IA)进行初配准,和采用改进的ICP算法进行精配准的方案,用于建筑物配准。实验结果表明,此算法对比传统点云配准算法,配准速度和精度都有极大提高。; 黄山吴学群; 关键词：建筑物多源数据点云配准 ICP算法

基于k-d树的ICP算法的管道缺陷最深点自动识别研究: 2024年; 金属管道外表面存在凹坑、腐蚀缺陷等情况,为了准确判断管道的剩余服役寿命,提出一种基于k-d树ICP算法的油气管道缺陷最深点自动识别方法。扫描获取带有缺陷的管道点云数据,提取缺陷处至少1/3管道环向区域点云数据,建立标准圆柱件模型获取点云数据。利用ICP算法对两组点云数据进行配准,基于k-d树算法关联所有无序点云,从而加速搜索点云邻域,快速精确地识别出缺陷最深点。将该算法在天然气长输管段进行验证,以第三方专业检测机构的检测缺陷最深点数据为基准,通过计算对比发现,自动识别方法的误差率仅为0.54%,较之传统人工测量方法,测量误差率降低了3.22%,有效提高了管道外表面缺陷深度测量的准确度。; 刘婉莹王峰唐健王军李想; 关键词：ICP算法目标检测图像识别

基于KD-ICP算法的机器人拆解目标三维点云配准方法: 2024年; 随着中国核能产业发展,大量在役涉核装置运行过程中出现的事故和隐患需要通过涉核机器人进行远程处置,部分事故处置需对出险装置进行精确拆解,基于三维重建视觉图像定位是其关键技术之一。针对核应急事故中待拆解目标的精确重建,开展三维点云配准方法研究,在配准算法总体流程基础上设计出三维点云配准算法,利用高斯滤波进行点云数据去噪,提出一种兼顾点云信息完整性和算法效率的K维迭代最近点(K-dimensional iterative closest points,KD-ICP)算法,利用点快速特征直方图(fast point feature histograms,FPFH)和主成分分析(principal component analysis,PCA)实现特征点提取并降低点云数据量,使用全等四点集(4-points congruent sets,4PCS)进行点云粗配准,采用KD-ICP算法实现点云精配准。在所搭建的拆解机器人试验平台上,针对管、板及涉核装置模拟体等测试对象,对所提出的配准算法进行试验分析与评价,与其他3种常规算法的对比试验表明,所提出的点云算法在相同的条件下均方根误差最小,运行时间最短,具有更高的点云配准效率及较好的鲁棒性,为复杂拆解目标的三维重建及精确定位奠定了基础。; 沈晨薛龙李万祺郑黎明吴成龙邹勇; 关键词：三维点云点云配准

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