基于对偶四元数的点云配准算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| ·本课题的背景、意义和应用前景 | 第11-13页 |
| ·相关研究的动态及课题的引出 | 第13-15页 |
| ·主要开展的工作 | 第15页 |
| ·全文组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 基于对偶四元数的对应点集运动参数估计 | 第17-28页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·相关研究 | 第17-18页 |
| ·理论基础 | 第18-23页 |
| ·刚体运动模型及运动参数求解 | 第18-20页 |
| ·对偶四元数 | 第20-22页 |
| ·四元数 | 第20-21页 |
| ·对偶数 | 第21页 |
| ·对偶四元数 | 第21-22页 |
| ·对偶四元数与坐标变换矩阵间的变换 | 第22-23页 |
| ·由对偶四元数计算坐标变换矩阵 | 第22-23页 |
| ·由坐标变换矩阵计算对偶四元数 | 第23页 |
| ·基于对偶四元数的对应点集运动参数估计 | 第23-26页 |
| ·实验结果和分析 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于曲率特征点的 ICP 算法 | 第28-42页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·相关研究 | 第28-29页 |
| ·曲率特征点的提取 | 第29-32页 |
| ·基于曲率特征点的 ICP 算法 | 第32-38页 |
| ·点云初始配准 | 第32-34页 |
| ·点云精确配准 | 第34-38页 |
| ·基本 ICP 算法 | 第34-35页 |
| ·K-d tree 法建立点的拓扑关系 | 第35-37页 |
| ·改进后的算法描述 | 第37-38页 |
| ·实验数据与应用效果 | 第38-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于空间分割的点云配准算法 | 第42-58页 |
| ·引言 | 第42-43页 |
| ·八叉树 | 第43-44页 |
| ·随机抽样一致性算法 | 第44-46页 |
| ·基于空间分割的点云配准算法 | 第46-54页 |
| ·点云空间分割 | 第46-48页 |
| ·根节点的定义 | 第46-47页 |
| ·节点的分割 | 第47-48页 |
| ·分割终止条件 | 第48页 |
| ·用八叉树快速搜索点的 K 邻近 | 第48-50页 |
| ·RANSAC 算法关键参数分析 | 第50-51页 |
| ·距离阈值的设定 | 第50页 |
| ·最大采样次数 | 第50-51页 |
| ·一致集大小确定 | 第51页 |
| ·点云配准的自动计算 | 第51-54页 |
| ·确定假设对应 | 第51-52页 |
| ·自适应 RANSAC 鲁棒估计 | 第52-53页 |
| ·坐标变换模型估计与引导匹配 | 第53-54页 |
| ·实例分析与实验结果 | 第54-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·全文工作总结 | 第58页 |
| ·今后工作展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第65页 |
