Abstract-This paper rapporterar en ny ömsesidig information (MI) baserad algoritm för automatisk registrering av ostrukturerade 3D-punktmoln bestående av medregistrerade 3D-lock och kamerabilder. Den föreslagna metoden ger en robust och principiell ram för sammansmältning av den kompletterande information som erhålls från dessa två olika avkänningsmetoder. Högdimensionella funktioner extraheras från en utbildning uppsättning av texturerade punktmoln (scans) och hierarkiska k-medel kluster används för att kvantifiera dessa funktioner till en uppsättning kodord. Med hjälp av den här kodboken kan varje ny skanning representeras som en samling kodord. Under rätt stel-kroppsomvandling justera två överlappande skanningar, MI mellan kodorden som finns i skanningarna maximeras. Vi använder en James-Stein-typ krympning estimator för att uppskatta den sanna MI från marginal och gemensamma histogram av kodorden extraheras från skanningarna. Experimentella resultat med hjälp av skanningar som erhållits av ett fordon utrustat med en 3D-laserskanner och en allsidig kamera används för att validera robustheten hos den föreslagna algoritmen under ett brett spektrum av initiala förhållanden. Vi visar också att den föreslagna metoden fungerar bra med endast 3D-data.
I REF beräknas funktioner med hög dimension med hjälp av FFH som sedan kvantifieras till ett av de fördefinierade kodorden.
Toward mutual information based automatic registration of 3D point clouds
{'venue': '2012 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2012 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}