各向异性尺度点云配准算法

全局最优解

同时求解尺度拉伸、旋转与平移的相似性变换，攻克此前后续文献尚未解决的各向异性尺度配准问题。

Wu, Jin · 王超群 · Chong, Li · Yi, Jiang · Zhang, Chengxi · 黄玉龙 · Qi, Yuhua · Xue, Bohuan · Jiao, Jianhao · 范睿 · Zhang, Wei

IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement 2024

技术优势

可全局最优

通过代数方法获得所有局部极小值，并从中选取全局最优解，避免陷入非凸问题的局部最优。

解决遗留难题

首次解决了此前文献中尚未解决的各向异性尺度点云配准问题。

计算效率高

采用计算高效的方法计算所有局部极小值，算法可实际部署在机器人臂位姿估计中。

应用范围广

除位姿估计外，还可推广到鲁棒磁力计校准等场景。

应用场景

• 机器人位姿估计：用于机器人臂位姿估计，替代传统各向同性尺度假设，提升精度。
• 磁力计校准：将算法扩展用于鲁棒磁力计校准，无需额外标定设备。
• 机器视觉测量：在视觉观测尺度未知时恢复各向异性尺度，实现精确三维重建。