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Efficient Iterative Closest Point Localisation Algorithm for Autonomous Robots

Jingdong Yang

发表年份
2018
引用次数
3
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摘要

摘要: 迭代最近点算法(Iterative closest point,ICP)在一定程度上可获得较好配准效果,但算法收敛较依赖于输入初始值,容易造成局部最优。正态分布变换(Normal distribution transform,NDT)算法虽精度较高,但需要扫描点数量较多,在长距离导航中会导致较大的转角偏差。提出一种基于滤波ICP自主定位方法(FICP)。构建了基于ICP算法的激光扫描点特征匹配误差模型,采用多种滤波器减少匹配噪声,加快ICP算法收敛速度。推导了滤波后匹配点位姿更新算法,提高全局定位精度。试验表明,相对于传统ICP算法和NDT算法,FICP算法具有较好实时性和定位精度。

关键词

Iterative closest pointRobotComputer sciencePoint (geometry)AlgorithmArtificial intelligenceComputer visionMathematicsPoint cloudGeometry

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