Abstract-Rigid registrering är en grundläggande process i många applikationer som kräver anpassning av olika datauppsättningar. Iterative närmaste punkt (ICP) är en allmänt använd algoritm som iterativt finner punktkorrespondenser och uppdaterar den stela omvandlingen. En av de viktigaste varianterna av ICP till dess framgång är valet av punkter, som är direkt relaterad till konvergensen och robustheten i ICP algoritmen. Förutom enhetlig provtagning finns det ett antal normala och funktionsbaserade metoder som tar hänsyn till normala, krökningsbara och/eller andra signaler i valet av punkt. Bland dem är normalrymdsprovtagning (NSS) en av de mest populära teknikerna på grund av dess enkelhet och låga beräkningskostnader. Bakgrunden till NSS är att prova tillräckligt med begränsningar för att bestämma alla komponenter i transformation, men detta papper finner att NSS faktiskt kan begränsa den translationella normala utrymme endast. Detta dokument utvidgar den grundläggande idén om NSS och föreslår Dual NSS (DNSS) till provpunkter i både translationella och rotationella normala utrymmen. Jämfört med NSS har detta tillvägagångssätt liknande enkelhet och effektivitet utan något behov av ytterligare information, men har en mycket bättre effektivitet. Experimentella resultat visar att DNSS kan överträffa de normala och funktionsbaserade metoderna när det gäller konvergens och robusthet. Till exempel, DNSS kan uppnå konvergens från en ortogonal initial position medan inga andra metoder kan uppnå. Not till utövare-ICP används ofta för att anpassa olika data till samma samordningssystem. Medan NSS används ofta för att påskynda anpassningsprocessen genom att nedsampla data jämnt i det normala utrymmet. Genomförandet av NSS har endast tre steg: 1) konstruera en uppsättning skopor i det normala utrymmet; 2) placera alla punkter av data i skopor baserat på deras normala riktning; och 3) jämnt plocka punkter från alla skopor tills önskat antal punkter väljs. Algoritmen är enkel och snabb, så att det fortfarande är vanlig praxis. NSS:s svaghet beror dock på att det inte kan hantera rotationsosäkerheter. I detta dokument, en ny algoritm som kallas DNSS utvecklas för att begränsa både översättning och rotation samtidigt genom att införa en dual-normal utrymme. Med en ny definition av det normala utrymmet, algoritm komplexitet DNSS är samma som NSS, och det kan enkelt genomföras i alla typer av program som för närvarande använder ICP. De experimentella resultaten visar att DNSS har bättre effektivitet, kvalitet och tillförlitlighet än både normala och funktionsbaserade metoder har.
Kwok REF utvidgade det senare arbetet för att hantera dem genom att införa ett dubbelt normalt utrymme för att begränsa både översättning och rotation.
DNSS: Dual-Normal-Space Sampling for 3-D ICP Registration
{'venue': 'IEEE Transactions on Automation Science and Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Automation Science and Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}