matlab练习程序（对应点集配准的四元数法）
这个算是ICP算法中的一个关键步骤，单独拿出来看一下。 算法流程如下： 1.首先得到同名点集P和X。 2.计算P和X的均值up和ux。 3.由P和X构造协方差矩阵sigma。 4.由协方差矩阵sigma构造4*4对称矩阵Q。 5.计算Q的特征值与特征向量。其中Q最大特征值对应的特征向量 ...
原文：matlab练习程序（点集配准的SVD法）
上一篇博客中我们使用了四元数法计算点集配准。 本篇我们使用SVD计算点集配准。 下面是 视觉slam十四讲 中的计算方法： 计算步骤如下： 我们看到，只要求出了两组点之间的旋转，平移是非常容易得到的，所以我们重点关注R的计算。展开关于R的误差项，得： 注意到第一项和R无关，第二项由于R R I，亦与R无关。因此，实际上优化目标函数变为： 接下来，我们介绍怎样通过SVD解出上述问题中最优的R，但关于 ...
2019-01-16 15:16 0 1145 推荐指数：
相关推荐
matlab练习程序（PCA<SVD>）
参考： 1.http://iiec.cqu.edu.cn/wiki/index.php/SVD%E4%B8%8EPCA%E7%9A%84%E7%93%9C%E8%91%9B ...
matlab练习程序（光流法）
HSoptflow.m main.m 老外写的函数，拿来研究研究。 ...
点集配准技术（ICP、RPM、KC、CPD）
在计算机视觉和模式识别中，点集配准技术是查找将两个点集对齐的空间变换过程。寻找这种变换的目的主要包括：1、将多个数据集合并为一个全局统一的模型；2、将未知的数据集映射到已知的数据集上以识别其特征或估计其姿态。点集的获取可以是来自于3D扫描仪或测距仪的原始数据，在图像处理和图像配准中，点集 ...
matlab练习程序（人工势场法）
该方法也是一种路径规划算法，不过障碍物过多的时候建立势场可能比较耗时，而且容易陷入局部最优。 算法流程如下： 1. 对于栅格场景中每一个像素分别计算到终点的距离，距离越大，则对该像素赋值越大，结束 ...
matlab练习程序（点云表面法向量）
思路还是很容易想到的： 1.首先使用KD树寻找当前点邻域的N个点，这里取了10个，直接调用了vlfeat。 2.用最小二乘估计当前邻域点组成的平面，得到法向量。 3.根据当前邻域点平均值确定邻域质心，通常质心会在弯曲表面的内部，反方向即为法线方向。 vlfeat在这里下载，配置参考 ...
matlab练习程序（龙格库塔法）
非刚性常微分方程的数值解法通常会用四阶龙格库塔算法，其matlab函数对应ode45。 对于dy/dx = f(x,y)，y(0)=y0。 其四阶龙格库塔公式如下： 对于通常计算，四阶已经够用，四阶以上函数f(x,y)计算工作量大大增加而精度提高较慢。 下面以龙格库塔法解洛伦兹方程为例 ...
matlab练习程序（Levenberg-Marquardt法最优化）
上一篇博客中介绍的高斯牛顿算法可能会有J'*J为奇异矩阵的情况，这时高斯牛顿法稳定性较差，可能导致算法不收敛。比如当系数都为7或更大的时候，算法无法给出正确的结果。 Levenberg-Marquardt法一定程度上修正了这个问题。 计算迭代系数deltaX公式如下： 当lambda很小 ...