原文地址:http://ghx0x0.github.io/2014/12/30/NDT-match/ By GH 發表於 12月 30 2014 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 ...
原文鏈接:http: ghx x .github.io 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,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,遠處密度小,所以在下采樣時采用統 ...
2017-11-12 22:33 0 3576 推薦指數:
原文地址:http://ghx0x0.github.io/2014/12/30/NDT-match/ By GH 發表於 12月 30 2014 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 ...
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 ...
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 ...
1、冒泡排序: 兩兩相比,每循環一輪就不用再比較最后一個元素了,因為最后一個元素已經是最大或者最小。 2、選擇排序: 選定一個作為基本值,剩下的和這個比較,然后調換位置。 ...
具有重要應用,如逆向工程、SLAM、圖像處理和模式識別等。點雲配准的目的是求解出同一坐標下不同姿態點雲的 ...
NDT算法原理: NDT算法的基本思想是先根據參考數據(reference scan)來構建多維變量的正態分布, 如果變換參數能使得兩幅激光數據匹配的很好,那么變換點在參考系中的概率密度將會很大。 因此,可以考慮用優化的方法求出使得概率密度之和最大的變換參數,此時兩幅 ...
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. ...
本文主要介紹一些常用的算法: 冒泡排序:兩兩相互之間進行比較,如果符合條件就相互兌換。 運行結果: 簡單插入排序:例如,將數組進行升序,遍歷數組,取出i+1,和(i+1)之前的每一項進行對比,直到(i+1)的數據大於比較的數據。 運行 ...