A new spin image based registration algorithm of 3D surrounding model in low-dimensional feature space

近年来,异类机器人之间(如飞行机器人和地面机器人)的协作成为机器人学研究发展的一个新的领域.异类机器人协作的难点之一是协作环境建模,而由于所获得的环境模型具有不同的观测视角和尺度,其环境建模中的模型配准是一个难点和关键.目前,能够适用于大视角差、大尺度差场景配准的方法并不多,基于旋转图像的配准方法被认为是一种可行方案,但其中存在的计算负担大和在野外环境中的鲁棒性差使得其也很难在实际系统中应用.基于此,面向三维点云环境模型,以旋转图像为基础,提出了一种新的基于低维特征空间的模型配准方法.首先,通过引入模型曲率、旋转图像熵值和激光反射强度3个特征构建了一个三维特征空间,得到候选对应点集合.然后,在..