原文:SLAM中的ICP配准簡介與使用

.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 算完后再進行一個平移 具體作用可參見二維,無非就是中心移到原點 虛線左邊是未平移,右邊是平移的 然后構造W 進行SVD分解 則有 .使用方法 初始化部分 結果獲取部分 ...

2020-04-01 16:44 0 895 推薦指數:

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點雲經典算法ICP

,從而達到把兩片點雲自動的效果.     其實質是把在不同的坐標系測量得到的數據點雲進行坐標變 ...

Thu Nov 28 05:38:00 CST 2019 0 833
ICP點雲原理及優化

ICP算法簡介 根據點雲數據所包含的空間信息,可以直接利用點雲數據進行。主流算法為最近迭代算法(ICP,Iterative Closest Point),該算法是根據點雲數據首先構造局部幾何特征,然后再根據局部幾何特征進行點雲數據重定位。 一、 ICP原理 ...

Thu Sep 20 15:06:00 CST 2018 1 7119
點雲簡介

(把自己知乎上的回答搬運了過來作為日志)1、首先,點雲過程,就是求一個兩個點雲之間的旋轉平移矩陣(rigid transform or euclidean transform 剛性變換或歐式變換),將源點雲(source cloud)變換到目標點雲(target cloud)相同的坐標系下 ...

Sun Feb 26 23:06:00 CST 2017 1 10070
點集技術(ICP、RPM、KC、CPD)

  在計算機視覺和模式識別,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,點集 ...

Wed Oct 16 22:19:00 CST 2019 1 3017
VTK 圖形基本操作進階_點雲技術(迭代最近點ICP算法)

1.Iterative Closest Points算法 點雲數據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,每次迭代對於源數據點P找到目標點集Q的最近點,然后給予最小二乘原理求解當前的變換 ...

Thu Jan 07 00:45:00 CST 2021 1 557
 
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