原文:matlab練習程序(點集配准的SVD法)

上一篇博客中我們使用了四元數法計算點集配准。 本篇我們使用SVD計算點集配准。 下面是 視覺slam十四講 中的計算方法: 計算步驟如下: 我們看到,只要求出了兩組點之間的旋轉,平移是非常容易得到的,所以我們重點關注R的計算。展開關於R的誤差項,得: 注意到第一項和R無關,第二項由於R R I,亦與R無關。因此,實際上優化目標函數變為: 接下來,我們介紹怎樣通過SVD解出上述問題中最優的R,但關於 ...

2019-01-16 15:16 0 1145 推薦指數:

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matlab練習程序(對應點集的四元數

這個算是ICP算法中的一個關鍵步驟,單獨拿出來看一下。 算法流程如下: 1.首先得到同名點集P和X。 2.計算P和X的均值up和ux。 3.由P和X構造協方差矩陣sigma。 4.由協方差矩陣sigma構造4*4對稱矩陣Q。 5.計算Q的特征值與特征向量。其中Q最大特征值對應的特征向量 ...

Sat Dec 15 04:43:00 CST 2018 1 1582
matlab練習程序(PCA<SVD>)

參考: 1.http://iiec.cqu.edu.cn/wiki/index.php/SVD%E4%B8%8EPCA%E7%9A%84%E7%93%9C%E8%91%9B ...

Wed May 02 22:25:00 CST 2012 1 3070
點集技術(ICP、RPM、KC、CPD)

  在計算機視覺和模式識別中,點集技術是查找將兩個點集對齊的空間變換過程。尋找這種變換的目的主要包括:1、將多個數據集合並為一個全局統一的模型;2、將未知的數據集映射到已知的數據集上以識別其特征或估計其姿態。點集的獲取可以是來自於3D掃描儀或測距儀的原始數據,在圖像處理和圖像中,點集 ...

Wed Oct 16 22:19:00 CST 2019 1 3017
matlab練習程序(人工勢場

該方法也是一種路徑規划算法,不過障礙物過多的時候建立勢場可能比較耗時,而且容易陷入局部最優。 算法流程如下: 1. 對於柵格場景中每一個像素分別計算到終點的距離,距離越大,則對該像素賦值越大,結束 ...

Fri Feb 07 05:14:00 CST 2020 1 6512
matlab練習程序(點雲表面向量)

思路還是很容易想到的: 1.首先使用KD樹尋找當前點鄰域的N個點,這里取了10個,直接調用了vlfeat。 2.用最小二乘估計當前鄰域點組成的平面,得到向量。 3.根據當前鄰域點平均值確定鄰域質心,通常質心會在彎曲表面的內部,反方向即為法線方向。 vlfeat在這里下載,配置參考 ...

Sun Apr 07 04:34:00 CST 2019 12 4447
matlab練習程序(龍格庫塔

非剛性常微分方程的數值解法通常會用四階龍格庫塔算法,其matlab函數對應ode45。 對於dy/dx = f(x,y),y(0)=y0。 其四階龍格庫塔公式如下: 對於通常計算,四階已經夠用,四階以上函數f(x,y)計算工作量大大增加而精度提高較慢。 下面以龍格庫塔解洛倫茲方程為例 ...

Tue Jan 28 22:35:00 CST 2020 0 12593
matlab練習程序(Levenberg-Marquardt最優化)

上一篇博客中介紹的高斯牛頓算法可能會有J'*J為奇異矩陣的情況,這時高斯牛頓穩定性較差,可能導致算法不收斂。比如當系數都為7或更大的時候,算法無法給出正確的結果。 Levenberg-Marquardt一定程度上修正了這個問題。 計算迭代系數deltaX公式如下: 當lambda很小 ...

Fri Jan 04 19:32:00 CST 2019 0 1405
 
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