上一篇:http://www.cnblogs.com/yhlx125/p/4924283.html截图了一些ICP算法进行点云匹配的类图。 但是将对应点剔除这块和ICP算法的关系还是没有理解。 RANSAC算法可以实现点云剔除,但是ICP算法通过稳健性的算法实现匹配,似乎不进行对应点剔除 ...
原文:http: blog.csdn.net u article details PCL Registration API Registration:不断调整,把不同角度的 D点数据整合到一个完整的模型中。它的目的在于在一个全局坐标系下找到不同视角的定位与定向 两个视角交叉部分重叠完好为最优 。这就是KinectFusion论文中所提到的ICP Iterative Closest Point 算法 ...
2014-09-14 17:42 0 2225 推荐指数:
上一篇:http://www.cnblogs.com/yhlx125/p/4924283.html截图了一些ICP算法进行点云匹配的类图。 但是将对应点剔除这块和ICP算法的关系还是没有理解。 RANSAC算法可以实现点云剔除,但是ICP算法通过稳健性的算法实现匹配,似乎不进行对应点剔除 ...
本文为PCL官方教程的Registration模块的中文简介版。 An Overview of Pairwise Registration 点云配准包括以下步骤: from a set of points, identify interest points (i.e. ...
未完 待读参考: https://blog.csdn.net/kaspar1992/article/details/54836222 https://www.cnblogs.com/yin ...
icp 算法原理是: 选取目标点云P和源点云Q,按照一定的约束条件,找到最邻近点(pi,qi),然后计算出最优R和t(旋转和平移), 使得误差函数最小,误差函数E(R,t ...
ICP(Iterative Closest Point),即迭代最近点算法,是经典的数据配准算法。其特征在于,通过求取源点云和目标点云之间的对应点对,基于对应点对构造旋转平移矩阵,并利用所求矩阵,将源点云变换到目标点云的坐标系下,估计变换后源点云与目标点云的误差函数,若误差函数值大于阀值,则迭代 ...
ICP 算法是一种点云到点云的3D-3D配准方法。 在SLAM中通过空间点云的配准(可以通过相机或者3D激光雷达获取点云数据),可以估计相机运动(机器人运动,旋转矩阵R与平移向量t),累积配准,并不断回环检测,可以保证机器人定位的精度。 想象三维空间中两组点云PL(参考点云,固定不动 ...
3、下载源码 https://github.com/PointCloudLibrary/pcl ...