2、标准ICP算法中寻找对应点时认为坐标欧氏距离最近的点就是对应点。这种假设有不合理之处,会产生一定数量的错误对应点。 3、ICP算法对初值敏感,要求配准两片点云初始位置与真实位置相差不大。因此ICP算法首先要确定一个用于迭代的初始值,初值将对最后配准结果产生重要的影响。如果初值选择不合适,算法可能就会限入局部...
为了解决ICP通道中的局部最优和其他困难，我们提出了一种基于学习的方法，名为“深度最近点”（DCP），其灵感来自计算机视觉和自然语言处理的最新技术。我们的模型由三部分组成：点云特征提取网络、基于注意力的点云匹配预测，以及可微奇异值分解（SVD）层用来提取最终的刚性变换。我们在 ModelNet40 数据集上端到端地...
点云配准指的是输入两幅点云 Ps (source) 和 Pt (target),输出一个变换矩阵T(即旋转R和平移t)使得 T(Ps)和Pt的重合程度尽可能高。我们可以把点云想象成由无数个三维点组成的云彩,而点云配准就是要把这些云彩按照它们实际的位置和姿态拼接在一起,就像把多个拼图拼接在一起,最终形成一个完整的三维模型。粗...
正态分布变换(NDT)算法是一种很有用途的点云配准方法,是一个一次性初始化工作,不需要消耗大量的代价计算最近邻搜索匹配点,并且概率密度函数在两幅图像采集之间的额时间可以离线计算出来,但仍在存在的问题很多,包括收敛域差、NDT代价函数的不连续性以及稀疏室外环境下不可靠的姿态估计等。 具体关于两种方法的对比可查...
因此,研究基于深度学习的点云配准算法具有极为重要的意义。 二、基于深度学习的点云配准算法 1、PointNet PointNet是一种近年来较为流行的点云处理框架,它可以对点云进行全局设计,从而可以直接对点云进行处理,而无需对点云进行特征设计和特征提取。在点云配准方面,PointNet可以通过对两个点云进行输入,从而获得两个...
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1 .一种基于深度学习的目标检测算法和点云配准算法的深度相机外参标定方法,其特 征在于,包括: S1、所有深度相机同时分别拍摄RGB图 和深度图 ; S2、根据各个RGB和深度图 ,分别合成PCD点云图 ; S3、使用目标检测算法分别找到RGB中的所有标定物; S4、分别找到RGB中的所有对称中心作为RGB关键点; S5、将RGB关键点映...
一种基于深度学习的目标检测算法和点云配准算法的深度相机外参标定方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于深度学习的目标检测算法和点云配准算法的深度相机外参标定方法说明:本发明公开了一种基于深度学习的目标检测算法和点云配准算法的深度相机外参标定方法,克服了
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从某种意义上说,我们的“深度最近点”技术的关键观察是,学习到的特征极大地促进了刚性对齐算法;通过结合 DGCNN [50] 和注意力模块,我们的模型可靠地提取找到对齐两个输入点云的刚性运动所需的对应关系。我们的端到端可训练模型足够可靠,可以在单次传递中提取高质量的对齐,这可以通过经典 ICP 的迭代或“抛光”来改...