而本博客主要就是将向读者分析《Generalized-ICP》这篇论文,GICP可以通过点到点的距离作为损失函数求解point-to-point的损失函数,点到局部目标点局部拟合的平面距离作为point-to-plane的损失函数,而文中主要提到的plane-to-plane损失函数则是假设点云具有平面特征,这意味着在3D空间处理采样2D流形。
这篇经典文章[1]提出了兼顾NDT和GICP优点,避免两者缺点的方法-- VGICP。GICP虽然精度高,但是由于每次都需要做最近邻搜索,导致速度偏慢;NDT虽然速度快,但是其精度容易受网格的分辨率影响,这是因为每个网格都…
FasterGICP: Acceptance-Rejection Sampling Based 3D Lidar Odometry. IEEE Robotics and Automation Letters, 7(1), 255-262, 2022. 论文链接 代码地址 目录 主要内容 研究背景 方法 点云滤波 数据关联滤波 实验 总结与讨论 1 主要内容 作者在GICP框架中加入了两种基于接收拒绝采样的点云滤波和数据关联滤波方法,...
3D LIDAR Localization using NDT/GICP and pointcloud map in ROS 2 (Not SLAM) localizationlidarpclndtros2gicp UpdatedOct 19, 2024 C++ Visualize each iteration of ICP-like algorithms in RViz, including residuals, normals, correspondences.
odometry_benchmark_small_gicp_model_tbb.cpp odometry_benchmark_small_gicp_omp.cpp odometry_benchmark_small_gicp_pcl.cpp odometry_benchmark_small_gicp_tbb.cpp odometry_benchmark_small_gicp_tbb_flow.cpp odometry_benchmark_small_vgicp_model_omp.cpp ...
论文提出了融合NDT和GICP优点，VGICP方法，旨在提升3D点云对齐速度与精度。GICP算法虽然精确，但每次需进行最近邻查找，效率较低。而NDT速度快，但网格分辨率过高或过低都会影响精度或性能。VGICP利用NDT中的网格化概念改进GICP，保持高精度的同时加速计算。回顾GICP，每次需计算点对应最近点，通常使用KDTree或...
1. 简要《 Voxelized GICP for Fast and Accurate 3D Point Cloud Registration》是National Institute of Advanced Industrial Science and Technology, Tsukuba, Japan团队提出的基于“分布 —— 多分布” 的点…
论文阅读《Globally Consistent 3D LiDAR Mapping with GPU-accelerated GICP Matching Cost Factors》 晃晃悠悠的虚无周 深入了解摸鱼技术6 人赞同了该文章 KITTI榜单第五名的方法 《Globally Consistent 3D LiDAR Mapping with GPU-accelerated GICP Matching Cost Factors》(RAL 2021 ) Motivation 出发点,一是因为基于...
fast_gicp是一个广受欢迎的GICP库,它基于PCL实现了高效的GICP算法的三个变种。 fast_gicp实现的算法以及速度 算法 支持三种GICP的变种:GICP、VGICP以及NDT。三个方法都是基于最小二乘法的配准算法,每次迭代遵循: 1. 匹配 2. 求解最小二乘问题的雅可比矩阵 3. 调用最小二乘求解器 其最小二乘求解器支持高斯...