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申请/专利权人：南昌大学
摘要：本发明公开了一种附加多重约束的2‑pointRANSAC（randomsampleconsensus）算法。在基于局部形状描述符的点云配准中，首先通过描述符建立两个点云的配对，但是这些配对中有大量的错误错误配对，附加多重约束的2‑pointRANSAC算法可以排除错误配对的影响，计算准确的转换参数。该算法每次迭代随机选择两个配对，如果这两个配对满足多重约束条件，则用这两个配对计算转换参数，并计算内点数，如果不满足，则跳到下一次迭代。最后对应最大内点数的转换参数即为最佳转换参数。
主权项：1.一种附加多重约束的2-pointRANSAC算法，用于点云配准，在获取初始配对集后，通过转换参数，将原点云转换到目标点云，实现点云自动配准，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、从初始配对集中，随机选取两个配对；步骤S2、若选取的两个配对满足多重约束条件，则计算转换参数；步骤S3、根据步骤S2计算出的转换参数，将原点云转换到目标点云，计算两个点云重叠区域的点数，作为内点数；步骤S4、重复步骤S1～S3，直到达到设置的最大迭代次数，将最大内点数所对应的转换参数作为最佳转换进行输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南昌大学 一种附加多重约束的2-point RANSAC算法
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