NDT 算法和一些常見配准算法
原文鏈接：http://ghx0x0.github.io/2014/12/30/NDT-match/ 目前三維配准中用的較多的是ICP迭代算法，需要提供一個較好的初值，同時由於算法本身缺陷，最終迭代結果可能會陷入局部最優。本文介紹的是另一種比較好的配准算法，NDT配准。這個配准算法耗時穩定 ...
原文：NDT（Normal Distribution Transform） 算法（與ICP對比）和一些常見配准算法
原文地址：http: ghx x .github.io NDT match By GH 發表於 月 目前三維配准中用的較多的是ICP迭代算法，需要提供一個較好的初值，同時由於算法本身缺陷，最終迭代結果可能會陷入局部最優。本文介紹的是另一種比較好的配准算法，NDT配准。這個配准算法耗時穩定，跟初值相關不大，初值誤差大時，也能很好的糾正過來。 緒論： 采樣： d點雲數據在離相機近處點雲密度大，遠處密度 ...
2016-12-03 19:45 0 10104 推薦指數：
相關推薦
點雲配准經典算法ICP
自己理解 為了得到被測物體的完整數據模型,需要確定一個合適的坐標變換,將從各個視角得到的點集合並到一個統一的坐標系下,形成一個完整的數據點雲,然后就可以方便地進行可視化等操作,這便是點雲數據的配准. 方法： 主要是通過一定的算法或者統計學規律,利用計算機計算兩塊點雲之間的錯位 ...
NDT（Normal Distributions Transform）算法原理與公式推導
正態分布變換（NDT）算法是一個配准算法，它應用於三維點的統計模型，使用標准最優化技術來確定兩個點雲間的最優的匹配，因為其在配准過程中不利用對應點的特征計算和匹配，所以時間比其他方法快。下面的公式推導和MATLAB程序編寫都參考論文：The Normal Distributions ...
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 ...
VTK 圖形基本操作進階_點雲配准技術（迭代最近點ICP算法）
1.Iterative Closest Points算法 點雲數據配准最經典的方法是迭代最近點算法（Iterative Closest Points,ICP）。ICP算法是一個迭代的過程，每次迭代中對於源數據點P找到目標點集Q中的最近點，然后給予最小二乘原理求解當前的變換 ...
點雲NDT配准方法介紹
三維配准中經常被提及的配准算法是ICP迭代的方法，這種方法一般般需要提供一個較好的初值，也就是需要粗配准，同時由於算法本身缺陷，最終迭代結果可能會陷入局部最優，導致配准失敗，往往達不到我們想要的效果。本文介紹的是另一種比較好的配准算法，NDT配准。所謂NDT就是正態分布變換，作用與ICP一樣用來 ...
使用正態分布變換（Normal Distributions Transform）進行點雲配准
正態分布變換算法是一個配准算法，它應用於三維點的統計模型，使用標准優化技術來確定兩個點雲間的最優的匹配，因為其在配准過程中不利用對應點的特征計算和匹配，所以時間比其他方法快。下面是PCL官網上的一個例子，使用NDT配准算法將兩塊激光掃描數據點雲匹配到一起。 先下載激光掃描數據集 ...
SLAM中的ICP配准簡介與使用
1.原理簡介 給定兩個點雲集合： 求解R（旋轉矩陣）和t（平移矩陣）： 討論argmin 可以看到以上的E這個合集便是歐式變化的兩要素 接下來求X Q兩簇點雲的平均位姿 算完后再進行一 ...