三维激光扫描点云数据配准算法研究



三维激光扫描点云数据配准算法研究

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三维激光扫描点云数据配准算法研究

论文目录
摘要	第5-6页
Abstract	第6-11页
第一章绪论	第11-19页
1.1 点云数据简述	第11-14页
1.1.1 点云数据的分类	第11-12页
1.1.2 点云数据的获取及应用	第12-14页
1.2 三维点云数据配准	第14-17页
1.2.1 研究背景及意义	第14-15页
1.2.2 国内外研究现状	第15-17页
1.3 文章内容结构安排	第17-19页
第二章点云数据配准的数学原理	第19-31页
2.1 刚性变换矩阵	第19-20页
2.2 变换矩阵的求解	第20-21页
2.3 目标函数	第21-22页
2.4 最小二乘问题	第22-23页
2.5 刚性配准数学解算模型	第23-30页
2.5.1 四元数法	第23-28页
2.5.2 奇异值分解法	第28-30页
2.6 本章小结	第30-31页
第三章点云数据粗配准	第31-54页
3.1 常用点云数据粗配准方法	第31-33页
3.2 基于K-D树的点邻域搜索	第33-39页
3.2.1 K邻域	第34-36页
3.2.2 K-D树法点云邻域的建立与搜索	第36-39页
3.3 点云关键点提取及表面法向与曲率估计	第39-44页
3.3.1 点云关键点提取	第39页
3.3.2 点云表面法向估计	第39-41页
3.3.3 点云曲率估计	第41-44页
3.4 点特征描述子(PFH)和快速点特征描述子(FPFH)	第44-48页
3.4.1 常用特征描述子	第44页
3.4.2 点特征直方图(PFH)描述子	第44-47页
3.4.3 快速点特征直方图(FPFH)描述子	第47-48页
3.5 基于采样一致性(SAC-IA算法)的粗配准	第48-49页
3.6 点云数据的粗配准的实现	第49-53页
3.6.1 算法流程	第49-51页
3.6.2 方法试验	第51-53页
3.7 本章小结	第53-54页
第四章点云数据精确配准	第54-71页
4.1 传统的ICP配准算法	第54-58页
4.1.1 基本原理	第54-55页
4.1.2 ICP算法的收敛性分析	第55-58页
4.2 传统ICP算法的缺陷与改进方法	第58-60页
4.3 改进的ICP算法	第60-65页
4.3.1 本文改进策略分析	第60-62页
4.3.2 RANSAC随机采样一致性	第62-65页
4.4 PCL点云库介绍	第65-66页
4.5 实验结果总结分析	第66-70页
4.6 本章小结	第70-71页
第五章工作总结与展望	第71-73页
5.1 本文工作总结	第71-72页
5.2 展望	第72-73页
致谢	第73-74页
参考文献	第74-78页
附录A 攻读硕士期间发表论文目录	第78-79页
附录B 部分相关PCL代码	第79-83页

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