基于Kinect传感器的点云配准技术

简介：
本研究探讨了利用Kinect传感器进行高精度点云数据采集与处理的方法，并提出了一种有效的点云配准技术，旨在提高室内三维重建的质量和效率。 Kinect采集的点云数据量大且存在位置误差，直接应用迭代最近点（ICP）算法进行配准效率较低。为解决这一问题，提出了一种基于特征点法向量夹角改进的点云配准方法。首先利用体素栅格技术对原始点云进行下采样处理以减少数据规模，并通过滤波器去除离群点。接下来采用SIFT算法提取目标和待匹配点云中的公共特征点，计算这些特征点之间的法向量夹角来调整位姿信息，实现初步配准。最后阶段利用ICP算法进一步精确化配准结果。实验显示，该方法相较于传统ICP算法，在确保高精度的同时显著提高了处理效率，并具备良好的实用性和稳定性。