基于PCA的ICP点云配准算法的改进研究

针对传统ICP算法在迭代过程中容易向错误的方向收敛,陷入局部最优解的情况.提出一种基于PCA的ICP改进算法,首先利用主成分分析法计算两组点云数据的主轴方向,找到点云的初始刚度变化矩阵,通过误差分析对初始配准进行误差矫正,解决主轴反向的问题;再利用基于k－d树的K邻近计算方法搜索最近点,改进传统的ICP方法,完成点云的精确配准.实验表明,改进算法能够有效处理不同初始位置的点云数据,实现任意角度下两组点云的快速、稳定、精确配准.