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申请/专利权人：湘潭大学
摘要：本发明公开了一种基于禁忌搜索算法和ICP的点云全局最优配准方法。首先，在粗配准阶段对R,t两个参数空间划分若干个子立方体，在划分的子立方体中选取当前R,t变化参数的邻域解。然后对选择的邻域解分别进行禁忌搜索，在迭代的禁忌搜索的过程中选取满足解禁条件和特赦准则的解作为每次搜索中求得的最优解，最后引入ICP算法对点云进行进一步的精配准。本发明能有效处理ICP算法的局部极小值问题，在不同的初始位置和重叠程度的配准任务上，本发明都能很好的完成高精度的配准，并对配准过程中存在的噪声具有一定鲁棒性。
主权项：1.一种基于禁忌搜索和ICP的点云配准方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取三维空间中源点云和目标点云的两组点云数据；步骤2：构造旋转变化和平移变化的邻域解空间，对照邻域空间分别设置旋转变化和平移变化的禁忌表；步骤3：在邻域解中根据适配值函数按使配准误差由小到大的顺序挑选出部分候选解，在候选解中根据禁忌表的禁忌情况和特赦准则选择最优的刚性变化，并更新点云数据和禁忌表；步骤4：在禁忌搜索算法的迭代过程中，使用ICP算法进行点云的精配准，并判断是否满足停止条件，若满足，则停止搜索，输出最终的配准结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湘潭大学 一种基于禁忌搜索和ICP的点云配准方法
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