ICP问题 匹配未考虑形状，会陷入局部最小值，受形状影响大，鲁棒性不够好。换言之精度会失效。 马氏距离引入 将点云和位姿矩阵看做概率量 随机变量 ，引入马氏距离评定 ICP为欧式距离评定 ，由于协方差矩阵可以度量多个维度上的信息 公式 公式 公式 ，故可以刻画多维信息，从理论上我们就可以消除ICP无形状考虑的问题 鲁棒性不够好 精度失效 公式 一维只有方差 . 公式 二维协方差 公式 三维协方差矩 ...
2021-06-20 17:56 0 183 推荐指数：
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 ...
转：ACM-高精度模板(综合篇) 在这里，我们约定，能用int表示的数据视为单精度，否则为高精度。所有函数的设计均采用带返回值的形式。 本文包含 1.高精度加法 2.高精度减法 3.高精度乘法 1）高精度乘高精度的朴素算法 2）高精度乘高精度FFT优化算法 3）高精度乘单精度 ...
IBM的云平台基于k8s而来的，玩起来也很复杂，感觉兴趣可以自己试试。 https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/SSBS6K_2.1.0 硬件要求： ...
NDT全称Normal Distributions Transform（正态分布变换），用来计算不同点云之间的旋转平移关系，和ICP功能类似，并且该算法能够写出多线程版本，因此速度可以比较快。 算法步骤如下，以二维点云为例： 1. 比如我们有两组点云A和B，A是固定点云，我们要把B转换 ...
进行上述运算直到满足给定的误差要求. ICP算法采用最小二乘估计计算变换矩阵，原理简单且具有较好的精度 ...
ICP 算法是一种点云到点云的3D-3D配准方法。 在SLAM中通过空间点云的配准（可以通过相机或者3D激光雷达获取点云数据），可以估计相机运动（机器人运动，旋转矩阵R与平移向量t），累积配准，并不断回环检测，可以保证机器人定位的精度。 想象三维空间中两组点云PL（参考点云，固定不动 ...
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 ...
@ 目录 1. pcl ndt 2. ndt_omp 3. ndt_gpu 转载自，防止链接失效做个备份： https://zhuanlan.zhihu.com/p/48853182 1. pcl ndt 简介： pcl官方提供的ndt。 环境需求 ...
