Transform)点云配准算法对无人车的位姿粗估计,然后利用ICP(Iterative Closest Point)点云配准算法对已配准的点云进行校正,实现无人车位姿的精确估计,进而完成地图的更新过程.该方法只需要车载激光雷达传感器实现了快速的,精度高的Lidar SLAM.将算法用于小旋风无人车,在校园环境进行了验证,结果表明该算法是可靠,有效的...
ICP (Iterative 点云配准算法,经过点云数据预处理之后,首先利用 [6] NDT 算法对进行相邻两帧点云配准,为ICP 最近点迭代 Closest Point )算法 是点云配准的经典算法,核心思想 是求出相邻帧点云之间的对应点,基于对应点构造旋转 提供了良好的初始位姿状态,然后利用ICP 最近点迭代 与平移矩阵,求得帧间误差函数,...
构建了一种快速精确定位与建图的方法,通过车载激光雷达返回的大量点云数据,进行噪声点移除以及Voxel Grid滤波的预处理,在保持原始点云形态的同时实现点云配准。首先利用NDT(Normal Distribution Transform)点云配准算法对无人车的位姿粗估计,然后利用ICP(Iterative Closest Point)点云配准算法对已配准的点云进行校...