Iterative Closest Points (ICP) algoritm är den vanliga algoritmen som används i processen för korrekt registrering av 3D-punktsmolndata. Algoritmen kräver ett korrekt initialvärde och ungefärlig registrering av tvåpunktsmoln för att förhindra algoritmen från att falla in i lokala ytterligheter, men i den faktiska punktmolnsmatchningsprocessen är det svårt att säkerställa att detta krav uppfylls. I detta dokument föreslog vi ICP-algoritm baserad på punktmolnsfunktioner (GF-ICP). Denna metod använder de geometriska egenskaperna hos det punktmoln som ska registreras, såsom krökning, yta normal och punkt molndensitet, för att söka efter korrespondens förhållandet mellan två punktmoln och introducerar de geometriska egenskaperna i felfunktionen för att inse den exakta registreringen av två punktmoln. De experimentella resultaten visade att algoritmen kan förbättra konvergenshastigheten och konvergensintervallet utan att ange ett riktigt initialt värde.
För punktmoln registrering ofta variationer av den traditionella Iterative Closest Point (ICP) REF används.
An Iterative Closest Points Algorithm for Registration of 3D Laser Scanner Point Clouds with Geometric Features
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}