原文:NDT(Normal Distribution Transform) 算法(与ICP对比)和一些常见配准算法

原文地址:http: ghx x .github.io NDT match By GH 发表于 月 目前三维配准中用的较多的是ICP迭代算法,需要提供一个较好的初值,同时由于算法本身缺陷,最终迭代结果可能会陷入局部最优。本文介绍的是另一种比较好的配准算法,NDT配准。这个配准算法耗时稳定,跟初值相关不大,初值误差大时,也能很好的纠正过来。 绪论: 采样: d点云数据在离相机近处点云密度大,远处密度 ...

2016-12-03 19:45 0 10104 推荐指数:

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NDT 算法一些常见算法

原文链接:http://ghx0x0.github.io/2014/12/30/NDT-match/ 目前三维中用的较多的是ICP迭代算法,需要提供一个较好的初值,同时由于算法本身缺陷,最终迭代结果可能会陷入局部最优。本文介绍的是另一种比较好的算法NDT。这个算法耗时稳定 ...

Mon Nov 13 06:33:00 CST 2017 0 3576
点云经典算法ICP

自己理解   为了得到被测物体的完整数据模型,需要确定一个合适的坐标变换,将从各个视角得到的点集合并到一个统一的坐标系下,形成一个完整的数据点云,然后就可以方便地进行可视化等操作,这便是点云数据的.   方法:     主要是通过一定的算法或者统计学规律,利用计算机计算两块点云之间的错位 ...

Thu Nov 28 05:38:00 CST 2019 0 833
NDTNormal Distributions Transform算法原理与公式推导

  正态分布变换(NDT算法是一个算法,它应用于三维点的统计模型,使用标准最优化技术来确定两个点云间的最优的匹配,因为其在过程中不利用对应点的特征计算和匹配,所以时间比其他方法快。下面的公式推导和MATLAB程序编写都参考论文:The Normal Distributions ...

Mon Dec 18 22:54:00 CST 2017 4 10225
VTK 图形基本操作进阶_点云技术(迭代最近点ICP算法

1.Iterative Closest Points算法 点云数据最经典的方法是迭代最近点算法(Iterative Closest Points,ICP)。ICP算法是一个迭代的过程,每次迭代中对于源数据点P找到目标点集Q中的最近点,然后给予最小二乘原理求解当前的变换 ...

Thu Jan 07 00:45:00 CST 2021 1 557
点云NDT方法介绍

三维中经常被提及的算法ICP迭代的方法,这种方法一般般需要提供一个较好的初值,也就是需要粗,同时由于算法本身缺陷,最终迭代结果可能会陷入局部最优,导致失败,往往达不到我们想要的效果。本文介绍的是另一种比较好的算法NDT。所谓NDT就是正态分布变换,作用与ICP一样用来 ...

Sun Apr 14 23:29:00 CST 2019 0 1683
使用正态分布变换(Normal Distributions Transform)进行点云

  正态分布变换算法是一个算法,它应用于三维点的统计模型,使用标准优化技术来确定两个点云间的最优的匹配,因为其在过程中不利用对应点的特征计算和匹配,所以时间比其他方法快。下面是PCL官网上的一个例子,使用NDT算法将两块激光扫描数据点云匹配到一起。   先下载激光扫描数据集 ...

Thu Dec 14 23:34:00 CST 2017 0 4677
SLAM中的ICP简介与使用

1.原理简介 给定两个点云集合: 求解R(旋转矩阵)和t(平移矩阵): 讨论argmin 可以看到以上的E这个合集便是欧式变化的两要素 接下来求X Q两簇点云的平均位姿 算完后再进行一 ...

Thu Apr 02 00:44:00 CST 2020 0 895
 
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