面向室内移动机器人的改进3D-NDT点云配准系统
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1湖南大学电气与信息工程学院 机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室长沙410082; 2湖南大学深圳研究院深圳518058;

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中图分类号:

TP242

基金项目:

国家自然科学基金项目(面上项目,重点项目,重大项目)


Improved 3DNDT point cloud registration algorithm for indoor mobile robot
Author:
Affiliation:

1.National Engineering Laboratory of Robot Visual Perception and Control Technology, College of Electrical and Information Engineering, Hunan University, Changsha 410082, China; 2.Shenzhen Research Institute of Hunan University, Shenzhen 518058, China

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    摘要:

    点云配准是室内移动机器人位姿估计和环境构建的关键步骤,现有点云配准算法难以工作在低纹理场景中。为提高室内移动机器人环境适应能力,提出了一种改进三维正态分布变换(3DNDT)点云配准算法。通过改进ORB特征提取算法,确保低纹理下的特征点提取;此外,为提高点云配准精度和效率,提出改进的3DNDT算法快速获取高精度的点云配准矩阵。采用国际知名的公共数据集TUM作为评测数据,实验结果表明本文算法达到或优于现有主流点云配准算法的性能(均方根误差低于002 m),相对传统3DNDT算法配准时间缩短3倍以上;并且能工作在低纹理场景中。因此,改进的算法能提高室内移动机器人环境适应能力。

    Abstract:

    Point cloud registration is a key step for indoor mobile robot pose estimation scenario building. Current point cloud registration methods hardly work in lowtexture scenes. To improve scene adaptability of indoor mobile robot, this paper proposes a novel improved 3DNDT point cloud registration algorithm this paper proposes an improved ORB algorithm to ensure valid feature extraction in lowtexture scenes; In addition, to improve accuracy and effectivity of point cloud registration, this paper proposes improved 3DNDT algorithm for quick and accurate registration matrix solving. Quantitative results on famous TUM datasets show our system performs as good as or better than other popular solutions (lower RMSE value than 002 m), and time consuming decreases 3 time than traditional 3DNDT algorithm; Notably, our algorithm can work in low texture scenes. Therefore, our algorithm can improve scene adaptability of indoor mobile robot.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

余洪山,付强,孙健,吴司良,陈昱名.面向室内移动机器人的改进3D-NDT点云配准系统[J].仪器仪表学报,2019,40(9):151-161

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  • 在线发布日期: 2020-08-20
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