原文地址：http://ghx0x0.github.io/2014/12/30/NDT-match/ By GH 发表于 12月 30 2014 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 ...

三维配准中经常被提及的配准算法是ICP迭代的方法，这种方法一般般需要提供一个较好的初值，也就是需要粗配准，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，导致配准失败，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配准算法，NDT配准。所谓NDT就是正态分布变换，作用与ICP一样用来 ...

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,这便是点云数据的配准. 　　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 ...

1、冒泡排序： 两两相比，每循环一轮就不用再比较最后一个元素了，因为最后一个元素已经是最大或者最小。 2、选择排序： 选定一个作为基本值，剩下的和这个比较，然后调换位置。 ...

具有重要应用，如逆向工程、SLAM、图像处理和模式识别等。点云配准的目的是求解出同一坐标下不同姿态点云的 ...

　　NDT算法原理： 　　　　NDT算法的基本思想是先根据参考数据（reference scan）来构建多维变量的正态分布， 如果变换参数能使得两幅激光数据匹配的很好，那么变换点在参考系中的概率密度将会很大。 因此，可以考虑用优化的方法求出使得概率密度之和最大的变换参数，此时两幅 ...

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. ...

本文主要介绍一些常用的算法： 冒泡排序：两两相互之间进行比较，如果符合条件就相互兑换。　　　　 运行结果： 　 简单插入排序：例如，将数组进行升序，遍历数组，取出i+1，和（i+1）之前的每一项进行对比，直到（i+1）的数据大于比较的数据。 运行 ...