点云配准是计算机视觉的热门研究方向,目前对于刚性点云配准的研究比较全面,对于非刚性点云配准算法的研究相对较弱,总体上来说,ICP、卡尔曼滤波等见到的比较多,这篇博客也只是对一些点云配准算法的简单摘抄以做记录。

ICP

首先就是大名鼎鼎的 迭代最近点算法(Iterative Closest Point,简称ICP算法), 其 Paul J.Bed 和 Neil D. Mckay 提出。由于它简单且计算复杂度度低,使它成为最受欢迎的刚性点云配准方法。ICP算法以最近距离标准为基础迭代地分配对应关系,并且获得关于两个点云的刚性变换最小二乘。然后重新决定对应关系并继续迭代知道到达最小值。目前有很多点云配追算法都是基于ICP的改进或者变形,主要改进了点云选择、配准到最小控制策略算法的各个阶段。

ICP算法虽然因为简单而被广泛应用。但是它易于陷入局部最大值。ICP算法严重依赖初始配准位置,它要求两个点云的初始位置必须足够近,并且当存在噪声点、外点时可能导致配准失败。

KC

第二类点云配准算法应用了稳健统计和测量方法。Tsin和Kanade应用核密度估计,将点云表示成概率密度,提出了核心相关(Kernel Correlation,简称KC)算法。这种计算最优配准的方法通过设置两个点云间的相似度测量来减小它们的距离。对全局目标函数执行最优化算法,使目标函数值减小到收敛域。因为一个点云中的点必须和另一个点云中的所有点进行比较,所以这种方法的算法复杂度很高。

RPM

为了克服ICP算法对初始位置的局限性,基于概率论的方法被研究出来。Gold提出了鲁棒点匹配(Robust Point Matching,简称RPM)算法,以及其改进算法。这种方法应用了退货算法减小穷举搜索时间。RPM算法既可以用于刚性配准,也可以用于非刚性配准。对于RPM算法,在存在噪声点或者某些结构缺失时,配准可能失败。

形状描述符配准

第四类算法被称为形状描述符的点云配准框架,这类配准方法在初始位置很差的情况下也能大体上很好的实现配准。它配准的前提是假设了一个点云密度,在没有这个特殊假设的情况下,如果将一个系数的点云匹配到一个稠密的点云,这种匹配方法将失败。

UPF/UKF

第五类点云配准方法是基于滤波的方法。Ma和Ellis首先提出了使用U-粒子滤波(Unscented Particle Filter,简称UPF)的点云配准算法。尽管这种算法能够精确的配准较小的数据集,但是它需要大量的粒子来实现精确配准。由于存在巨大的计算复杂度,这种方法不能用于大型点云数据的配准。为了解决这个问题,U-卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,简称UKF)算法被提出来了,这种方法收到了状态向量是单峰假设的限制,因此,对于多峰分布的情况,这种方法会配准失败。

 

 

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