[PCL]5 ICP算法進行點雲匹配
上一篇：http://www.cnblogs.com/yhlx125/p/4924283.html截圖了一些ICP算法進行點雲匹配的類圖。 但是將對應點剔除這塊和ICP算法的關系還是沒有理解。 RANSAC算法可以實現點雲剔除，但是ICP算法通過穩健性的算法實現匹配，似乎不進行對應點剔除 ...
原文：PCL學習筆記二：Registration (ICP算法)
原文：http: blog.csdn.net u article details PCL Registration API Registration：不斷調整，把不同角度的 D點數據整合到一個完整的模型中。它的目的在於在一個全局坐標系下找到不同視角的定位與定向 兩個視角交叉部分重疊完好為最優 。這就是KinectFusion論文中所提到的ICP Iterative Closest Point 算法 ...
2014-09-14 17:42 0 2225 推薦指數：
相關推薦
點雲配准(Registration)算法——以PCL為例
本文為PCL官方教程的Registration模塊的中文簡介版。 An Overview of Pairwise Registration 點雲配准包括以下步驟： from a set of points, identify interest points (i.e. ...
3D Registration 三維點雲配准 —— 基本概念和ICP算法的C++實現
未完 待讀參考： https://blog.csdn.net/kaspar1992/article/details/54836222 https://www.cnblogs.com/yin ...
ICP 匹配定位算法學習記錄
icp 算法原理是： 選取目標點雲P和源點雲Q，按照一定的約束條件，找到最鄰近點（pi,qi）,然后計算出最優R和t（旋轉和平移）， 使得誤差函數最小，誤差函數E（R，t ...
ICP算法
ICP（Iterative Closest Point），即迭代最近點算法，是經典的數據配准算法。其特征在於，通過求取源點雲和目標點雲之間的對應點對，基於對應點對構造旋轉平移矩陣，並利用所求矩陣，將源點雲變換到目標點雲的坐標系下，估計變換后源點雲與目標點雲的誤差函數，若誤差函數值大於閥值，則迭代 ...
ICP 算法
ICP 算法是一種點雲到點雲的3D-3D配准方法。 在SLAM中通過空間點雲的配准（可以通過相機或者3D激光雷達獲取點雲數據），可以估計相機運動（機器人運動，旋轉矩陣R與平移向量t），累積配准，並不斷回環檢測，可以保證機器人定位的精度。 想象三維空間中兩組點雲PL（參考點雲，固定不動 ...
PCL學習筆記（一）：Ubuntu20.04安裝pcl
3、下載源碼 https://github.com/PointCloudLibrary/pcl ...