三维 (3D) 点云配准对于许多3D LIDAR应用（例如校准、定位、测绘和环境识别）来说是一项至关重要的任务。3D LIDAR有两种流行的点云配准方法：广义迭代最近点 (GICP) 和正态分布变换 (NDT)。GICP以分布到分布的比较方式扩展了经典ICP算法[4]，以实现准确配准，而NDT利用体素化方法来避免昂贵的最近邻搜索并提高处...
三维(3D) 点云配准对于许多3D LIDAR应用(例如校准、定位、测绘和环境识别)来说是一项至关重要的任务。3D LIDAR有两种流行的点云配准方法:广义迭代最近点 (GICP) 和正态分布变换 (NDT)。 GICP以分布到分布的比较方式扩展了经典ICP算法[4],以实现准确配准,而NDT利用体素化方法来避免昂贵的最近邻搜索并提高处理速度。
三维(3D) 点云配准对于许多3D LIDAR应用(例如校准、定位、测绘和环境识别)来说是一项至关重要的任务。3D LIDAR有两种流行的点云配准方法:广义迭代最近点 (GICP) 和正态分布变换 (NDT)。 GICP以分布到分布的比较方式扩展了经典ICP算法[4],以实现准确配准,而NDT利用体素化方法来避免昂贵的最近邻搜索并提高处理速度。
而VGICP和GICP实现比GICP的PCL实现的精确度稍微好一些。这可能是由于优化器的选择(论文的实现使用Gauss Newton,它比GICP的PCL版本中使用的Broyden Fletcher Goldfarb Shanno(BFGS))算法更快、更精确。VGICP算法在广泛的体素分辨率范围内显示出一致的结果,这得益于所提出的体素化方法,即使在体素中的点数很少时也能产生...
代码:https://github.com/SMRT-AIST/fast_gicp.git ●论文摘要 本文提出了一种体素化的广义迭代最近点(VGICP)算法,用于快速、准确地进行三维点云配准。该方法扩展了广义迭代最近点(GICP)方法的体素化,避免了代价昂贵的最近邻搜索,同时保持了算法的精度。与从点位置计算体素分布的正态分布变换(NDT)不同,我们通过...
体素化GICP算法 为了推导体素化GICP算法,我们首先扩展公式(1),以便计算ai与其相邻点之间的距离,如下所示 这个方程可以解释为平滑目标点分布。然后与式(3)类似,di的分布表示为 估计等式(7)的对数的最大似然变换T 为了有效地计算上述方程,将其修改为 其中Ni是相邻点的数目。式(11)表明,可以有效地计算目标函数的方...
GICP算法找到使等式(3)的对数的最大似然变换T,如下所示 每个点的协方差矩阵通常从其k个邻域估计(例如k=20)。每个协方差矩阵通过用(1;1;e)替换其特征值来正则化。这种正则化使得GICP作为一个平面到平面的ICP工作。 体素化GICP算法 为了推导体素化GICP算法,我们首先扩展公式(1),以便计算ai与其相邻点之间的距离,...
三维(3D) 点云配准对于许多3D LIDAR应用(例如校准、定位、测绘和环境识别)来说是一项至关重要的任务。3D LIDAR有两种流行的点云配准方法:广义迭代最近点 (GICP) 和正态分布变换 (NDT)。 GICP以分布到分布的比较方式扩展了经典ICP算法[4],以实现准确配准,而NDT利用体素化方法来避免昂贵的最近邻搜索并提高处理速...