%0 Journal Article
%T 一种基于高斯曲率的ICP改进算法<br>An improved ICP method using Gaussian curvature
%A 王飞鹏
%A 肖俊
%A 王颖
%A 王云标
%J 中国科学院大学学报
%D 2019
%R 10.7523/j.issn.2095-6134.2019.05.016
%X 摘要 在众多的点云配准算法中，ICP算法以其所需的信息少，配准精度高而被广泛使用。然而，因其算法迭代最优化的特点，ICP本身存在时间复杂度高、易受噪声及离群点影响等缺点。针对这些问题，提出一种基于高斯曲率的ICP改进方法。该方法首先利用高斯曲率在刚体变换中保持不变的性质，对配准点云中每个点进行高斯曲率估计；其次，通过设置阈值将配准非关键点及噪声点和离群点滤除；最后，对只包含关键点的点云使用ICP进行配准。实验结果表明，在保证配准精度的前提下，本方法不仅能显著地改善ICP的运行效率，也能有效地提高其抗噪声和离群点的能力。<br
%K 点云配准
%K ICP
%K 高斯曲率<br>point cloud registration
%K ICP
%K Gaussian curvature
%U http://journal.ucas.ac.cn/CN/abstract/abstract12721.shtml