罗方燕，罗杰红，熊建斌

（1.广东职业技术学院，广东佛山528041; 2.广东石油化工学院，广东茂名525000）

旋转和平移双推测的ICP配准加速算法

罗方燕1，罗杰红1，熊建斌2

（1.广东职业技术学院，广东佛山528041; 2.广东石油化工学院，广东茂名525000）

为了提高迭代最近点(Iterative Closest Point,ICP)的运算速度，在原始ICP及其加速算法(Accelerated ICP,AccICP)的基础上，提出旋转和平移配准参数双推测的加速算法。该算法通过对配准参数进行统一推测的AccICP进行分析，针对配准参数迭代求取过程中旋转和平移参数存在变化不同步的情况，提出了对该俩参数进行独立推测，只要任一参数迭代变化符合要求即可进行推测。实验结果表明，该算法比原始ICP具有较好的加速效果；与AccICP算法相比，做到了精准推测，减少了不必要的统一推测。

旋转和平移双推测;迭代最近点算法;点云配准;加速算法

一、引言

三维点云数据拼接技术是计算机三维测量领域的研究热点和难点，其中一个关键步骤是点云配准，需要将不同视角下采集的三维点云数据拼接在一起。点云拼接技术可以分为粗拼接和精确拼接两个步骤[1-3]，粗拼接技术主要包括转台法、标签法和曲面特征法等。精确拼接技术主要包括迭代最近点算法(Iterative Closest Point ICP)[4]，有向距离场方法(Signed Distance Fields)[5]，和遗传算法(Genetic Algorithms)[6]等,其中最典型的是Besl提出的ICP算法，自提出以来，有大量的学者专家对该算法进行改进和应用研究[2,3,7-17]。

Granger等[15]提出EM-ICP改进算法，将最大期望算法(Expectation Maximization Algorithm)应用于ICP算法中，可以精确地配准大规模点云数据。在该算法中使用马氏距离(Mahalanobis distance)代替标准ICP算法中的配准误差公式，然后使用最大期望算法进行求解。……