基于点云重心距离的边界检测点云数据配准方法

简介：
本研究提出了一种新颖的点云数据配准技术，利用重心距离进行边界检测，有效提升不同视角下3D模型的精确对齐。 为解决现有迭代最近点（ICP）算法在处理点云数据配准过程中查找对应最近点速度慢、效率低的问题，本段落提出了一种采用点云重心距离进行边界检测的新方法来提高点云数据的配准效果。 该新算法首先利用主成分分析法对原始点云数据执行粗略配准操作以获得一个较好的初始姿态。随后，在此基础上通过计算各点与整个点云重心的距离来进行边界识别，并从待处理的数据中提取出关键边界的特征点集，从而大幅减少需要精确匹配的点的数量。 紧接着，算法采用K-D树技术在经过筛选后的两个边界集合之间高效地寻找最近邻对；同时结合单位四元数法进行坐标变换计算，进而迅速得出平移和旋转矩阵以完成最终的数据配准过程。实验数据显示：相较于传统ICP方法及近期改进的ICP方案，本段落所提策略不仅能在简化率达到2.4%的情况下显著提升运算速度（效率提高约25.8%），而且在精度方面依然保持了高水平。 综上所述，该算法能够在确保数据准确性的前提下大幅增强点云配准的速度和性能，尤其适用于大规模复杂场景下的应用。