面向大部件三维重建的多视角点云配准方法

作     者：张瑞程 陈坤勇 赵勇 ZHANG Ruicheng;CHEN Kunyong;ZHAO Yong

作者机构：上海交通大学上海市复杂薄板结构数字化制造重点实验室上海200240 

出 版 物：《机械设计与研究》 (Machine Design And Research)

年 卷 期：2022年第38卷第3期

页      面：30-36页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(51975349) 国家重点研发计划(2019YFA0709000)资助项目 

主　　题：成对点云配准 点云全局配准 鲁棒核函数 位姿图优化 

摘      要：针对大尺寸部件三维重建中点云配准易产生错误匹配点和累积误差的问题,提出一种改进的多视角点云配准方法。首先采用基于鲁棒核函数的成对点云配准算法,在点到平面距离度量的ICP算法的基础上通过改进目标函数来减小误匹配点对配准结果的影响。点云对两两顺序配准后,采用基于位姿图优化的多视角点云全局配准方法,将点云全局位姿优化转化为图优化问题求解,通过最小化点云对整体配准误差实现对累积误差的消除。实验结果表明该成对配准方法对点云重叠比值具有较高的鲁棒性,在重叠比值大于40%的点云对上全部配准成功,全局配准方法在顺序配准的基础上将多视角配准误差降低了39.1%,有效减小了顺序配准后的累积误差。