有两个向量,我们想从起始向量平滑的过度到终止向量,那么中间的向量就可以通过插值的方式得到。 这在图形学中图形旋转或者机器人中物体姿态旋转都可以用到。 有三种方法:Lerp,NLerp和SLerp。 Lerp为线性插值,公式如下: NLerp为线性插值后归一化,公式 ...
思路还是很容易想到的: .首先使用KD树寻找当前点邻域的N个点,这里取了 个,直接调用了vlfeat。 .用最小二乘估计当前邻域点组成的平面,得到法向量。 .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,配置参考这里,rabbit.pcd下载地址 处理效果如下: 原始点云: 点云表面法向量,做了降采样处理: 兔子果断变刺猬。 matla ...
2019-04-06 20:34 12 4447 推荐指数:
有两个向量,我们想从起始向量平滑的过度到终止向量,那么中间的向量就可以通过插值的方式得到。 这在图形学中图形旋转或者机器人中物体姿态旋转都可以用到。 有三种方法:Lerp,NLerp和SLerp。 Lerp为线性插值,公式如下: NLerp为线性插值后归一化,公式 ...
HSoptflow.m main.m 老外写的函数,拿来研究研究。 ...
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 ...
点云处理有时因为数据量太大,我们需要对其进行下采样。 这里的方法是先将点云填入固定大小的三维网格中,然后每个网格中选一个点生成新的点云。 新点云即为下采样后的点云。 这里使用斯坦福兔子作为测试点云。 小兔子pcd下载地址。 原始点云: 采样后点云: matlab代码如下: ...
算法思路是首先建立kd树,然后找到每个点距离最近的点的距离,对距离求和再求平均即可。 代码如下: ...
通过向量场能很直观的看到微分方程所有解的变化规律。 这里随便设了个方程:dx/dt = sin(t)*cos(x)+sin(t)。 由于方程本身就代表了x在t处的斜率,所以: vt = cos(atan(f)); vx = sin(atan(f)); matlab代码 ...
multi_jiao.m 向量的夹角,0-180度 multi.m ...
计算步骤如下: 图片来自《视觉slam十四讲》6.2.2节。 下面使用书中的练习y=exp(a*x^2+b*x+c)+w这个模型验证一下,其中w为噪声,a、b、c为待解算系数。 代码如下: 迭代结果,其中散点为带噪声数据,红线为原始模型,绿线为解算模型 ...