原文:matlab练习程序(点云表面法向量)

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:

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matlab练习程序(人工势场

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 ...

Fri Feb 07 05:14:00 CST 2020 1 6512
matlab练习程序云下采样)

云处理有时因为数据量太大,我们需要对其进行下采样。 这里的方法是先将云填入固定大小的三维网格中,然后每个网格中选一个生成新的云。 新云即为下采样后的云。 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: ...

Fri Mar 22 05:00:00 CST 2019 4 3391
matlab练习程序云密度)

算法思路是首先建立kd树,然后找到每个距离最近的的距离,对距离求和再求平均即可。 代码如下: ...

Fri Aug 02 06:31:00 CST 2019 3 1100
matlab练习程序(常微分方程向量场)

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 ...

Tue Feb 11 01:15:00 CST 2020 0 1588
matlab练习程序(高斯牛顿最优化)

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,其中散为带噪声数据,红线为原始模型,绿线为解算模型 ...

Thu Jan 03 22:28:00 CST 2019 0 3827
 
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