原文:SLAM中的ICP配准简介与使用

.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 算完后再进行一个平移 具体作用可参见二维,无非就是中心移到原点 虚线左边是未平移,右边是平移的 然后构造W 进行SVD分解 则有 .使用方法 初始化部分 结果获取部分 ...

2020-04-01 16:44 0 895 推荐指数:

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点云经典算法ICP

,从而达到把两片点云自动的效果.     其实质是把在不同的坐标系测量得到的数据点云进行坐标变 ...

Thu Nov 28 05:38:00 CST 2019 0 833
ICP点云原理及优化

ICP算法简介 根据点云数据所包含的空间信息,可以直接利用点云数据进行。主流算法为最近迭代算法(ICP,Iterative Closest Point),该算法是根据点云数据首先构造局部几何特征,然后再根据局部几何特征进行点云数据重定位。 一、 ICP原理 ...

Thu Sep 20 15:06:00 CST 2018 1 7119
点云简介

(把自己知乎上的回答搬运了过来作为日志)1、首先,点云过程,就是求一个两个点云之间的旋转平移矩阵(rigid transform or euclidean transform 刚性变换或欧式变换),将源点云(source cloud)变换到目标点云(target cloud)相同的坐标系下 ...

Sun Feb 26 23:06:00 CST 2017 1 10070
点集技术(ICP、RPM、KC、CPD)

  在计算机视觉和模式识别,点集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,点集 ...

Wed Oct 16 22:19:00 CST 2019 1 3017
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,每次迭代对于源数据点P找到目标点集Q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
 
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