"多模态数据协同的高精度点云配准算法及其应用"

基于多模态数据协同的弱纹理表面高精度点云配准算法.docx是针对大型构件表面弱纹理特征的捕捉和多次测量的精度配准问题而提出的。该算法采用集成结构光与光度立体视觉的复合测量系统，利用结构光测量获取工件表面整体形状的点云数据，并利用光度立体视觉获取表面精细弱纹理的法向量信息。在此基础上，提出了一种融合邻域点云坐标与法向量信息的新型局部特征描述子，能够对弱纹理工件表面特征进行有效且鲁棒地描述。通过大量的仿真和真实实验验证，证明了所提出方法的有效性，性能大幅超越了基于传统特征描述子的迭代最近点算法。该方法能够有效捕捉并描述弱纹理表面的丰富细节特征，构建出鲁棒显著的特征描述子，从而大幅提升了测量结果的匹配精度，减小了大型复杂构件的整体重建误差。 在本研究中，为了解决大型构件表面弱纹理特征的捕捉和多次测量的精度配准问题，提出了一种基于多模态数据协同的点云配准算法。该算法采用了集成结构光与光度立体视觉的复合测量系统，利用结构光测量获取工件表面整体形状的点云数据，并利用光度立体视觉获取表面精细弱纹理的法向量信息。通过综合利用这两种不同的测量方式，我们能够更全面地获取构件表面的信息，从而提高了配准的精度和鲁棒性。 值得注意的是，为了更好地描述弱纹理表面的特征，我们还提出了一种融合邻域点云坐标与法向量信息的新型局部特征描述子。这一描述子能够有效地捕捉弱纹理表面的细节特征，并且具有很强的鲁棒性，能够更准确地描述表面的特征。通过大量的仿真和真实实验验证，我们证明了所提出方法的有效性，其性能和精度都大幅超越了基于传统特征描述子的配准算法。这意味着我们的算法能够更准确地捕捉和描述弱纹理表面的特征，从而提高了测量结果的匹配精度，减小了大型复杂构件的整体重建误差。 总的来说，基于多模态数据协同的弱纹理表面高精度点云配准算法在解决大型构件表面弱纹理特征的捕捉和多次测量的精度配准问题方面取得了显著的成果。该算法在实际应用中能够更准确地捕捉和描述表面的特征，提高了测量结果的匹配精度和整体重建的准确性，具有很大的应用前景。通过这一研究，我们对弱纹理表面的高精度点云配准问题有了更深入的理解，并提出了一种可行的解决方案，为相关领域的研究和实际应用提供了有力的支持。