| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 引言 | 第8-9页 |
| 1.2 空间数据点云配准的综述 | 第9-14页 |
| 1.2.1 基于物理模型的配准方法 | 第9页 |
| 1.2.2 基本的ICP算法 | 第9-13页 |
| 1.2.3 基于特征配准算法 | 第13-14页 |
| 1.2.4 多分辨率配准算法 | 第14页 |
| 1.2.5 变尺度配准算法 | 第14页 |
| 1.3 研究的目的以及主要内容 | 第14-16页 |
| 2 初定位 | 第16-32页 |
| 2.1 基础知识 | 第16-17页 |
| 2.2 基于几何特征的粗配准 | 第17-27页 |
| 2.2.1 算法概述 | 第17页 |
| 2.2.2 空间数据点云的平移 | 第17-18页 |
| 2.2.3 空间数据的旋转角度寻优 | 第18-26页 |
| 2.2.4 方向寻优和排序 | 第26-27页 |
| 2.2.5 粗配准的实现 | 第27页 |
| 2.3 基于主成分分析法的粗配准 | 第27-32页 |
| 2.3.1 算法概述 | 第27-28页 |
| 2.3.2 主成分分析法(PCA) | 第28-30页 |
| 2.3.3 算法的实现 | 第30-32页 |
| 3 法矢估计和有向距离的定义 | 第32-46页 |
| 3.1 栅格的创建 | 第32-34页 |
| 3.1.1 栅格尺寸估计 | 第32页 |
| 3.1.2 栅格的创建 | 第32-33页 |
| 3.1.3 创建扩展栅格 | 第33-34页 |
| 3.2 法矢估计 | 第34-40页 |
| 3.2.1 得到数据点云邻域 | 第34页 |
| 3.2.2 计算点云栅格中心点的法矢 | 第34-37页 |
| 3.2.3 生长法计算外部栅格中心点 | 第37-38页 |
| 3.2.4 其余点的法矢计算 | 第38-40页 |
| 3.3 有向距离 | 第40-46页 |
| 3.3.1 Kd-tree构建 | 第40-43页 |
| 3.3.2 Kd-tree的近邻搜索 | 第43-45页 |
| 3.3.3 时间复杂度分析 | 第45-46页 |
| 4 精确定位 | 第46-56页 |
| 4.1 基于遗传算法的精确配准 | 第46-48页 |
| 4.1.1 评价函数 | 第46-48页 |
| 4.1.2 生成子种群函数 | 第48页 |
| 4.2 基于力学模型的精确配准 | 第48-56页 |
| 4.2.1 定义初始变量 | 第49页 |
| 4.2.2 基于进退法和黄金分割法寻找最佳变换矩阵 | 第49-56页 |
| 5 配准的实例及误差分析 | 第56-66页 |
| 5.1 配准的实例 | 第56-64页 |
| 5.1.1 推子的配准 | 第56-61页 |
| 5.1.2 叶片的配准 | 第61-64页 |
| 5.2 结果分析 | 第64-66页 |
| 6 结论与展望 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 附录 | 第74页 |
| A 作者在攻读学位期间发表论文情况 | 第74页 |
| B 作者在攻读学位期间参加的项目 | 第74页 |