原文链接:一文详解三维点云拼接技术,包括基于转台、ICP、FPFH、4PCS等 PCL(Point Cloud Library)
1 步骤SAC-IA配准的实现流程: ①分别计算源点云和目标点云的FPFH特征描述子; ②基于FPFH特征描述子对两个点云中的点进行匹配; ③随机选择 n (n >= 3) 对匹配点; ④求解该匹配情况下的旋转与平移矩阵; ⑤计算此时对应的误差;重复步骤3-5,直到满足条件,将最小误差对应的旋转和位移作为最终结果。 2 核心代...
首先，在配准前使用随机抽样一致（Random Sample Consensus，RANSAC）算法对初始点云数据进行预处理，获得目标点云数据；其次，使用FPFH 算法提取点云特征，进行特征匹配，求得初始变换矩阵；再次，使用ICP 算法对初始变换矩阵进行增益，求得最终变换矩阵；最后，完成点云精确配准。基于三维工件点云，将本文算法与经典...
在FeatureCloud::setInputCloud中读入点云,并调用processInput进行处理: processInput处理包括: 1, computeSurfaceNormals () 使用NormalEstimation计算得到表面法向量 2, computeLocalFeatures () FPFHEstimation KdTree ISSKeypoint3D getKeypointsIndicesinRadius C, SAC-IA配准 findBestAlignment中进行SAC-IA配准计算 D...
首先使用体素网格化对原始的点云进行下采样,在对下采样后的点云计算出法线之后,利用法线计算出点云的局部曲率,对经过曲率过滤之后的点计算FPFH特征,随后经过SAC-IA粗配准和KD-tree加速ICP精配准得到最终的变换矩阵,完成整个配准过程.经过实验表明,该方法能够在保证最终配准效果几乎不变的情况下,大大缩短配准所耗时间....
摘要: 为了改善传统车载激光雷达点云配准方法准确度低、计算速度慢的问题,提出了一种基于快速点特征直方图(fast point feature histograms, FPFH)初始匹配与改进迭代最近点(iterative closest point, ICP)精确配准相结合的改进FPFH-ICP配准算法。配准前使用体素滤...
大型点云场景,直接ICP会耗费很大的内存和时间,这里人工提取关键点,将关键点位移配准到关键点,即可得到旋转矩阵,然后作为大点云的旋转矩阵。 Open3d 关键点ICP,人工提点后的一个简单的ICP 前言 ICP算法有很多;Open3d自带的全局快速注册execute_fast_global_registration可以计算FPFH特征,快速对齐点云,这里不做介绍,当你...
②基于FPFH特征描述子对两个点云中的点进行匹配; ③随机选择 n (n >= 3) 对匹配点; ④求解该匹配情况下的旋转与平移矩阵; ⑤计算此时对应的误差;重复步骤3-5,直到满足条件,将最小误差对应的旋转和位移作为最终结果。 2 核心代码 pcl::SampleConsensusInitialAlignmentsac_ia; ...
FPFH计算方法如下: 1)对于查询点,计算其; 2)重新定义每个点的邻域,通过公式(5)利用加权计算FPFH特征。 2.2基于ICP算法的点云精配准 粗配准已经使得两个点云数据大致重合,但是角度和位置仍具有偏差,还需使用精配准来提高精度缩小误差。在精配准中,使用最多的就是迭代最近(ICP)算法[10]。ICP算法主要是通过最小二...
而点云的几何特征包括了很多种,比较常见的即为快速点特征直方图(Fast Point Feature Histgrams,简称FPFH)。(b)基于全局搜索策略的代表算法是采样一致性算法(Sample Consensus Initial Alignment,简称SAC_IA),该算法在source与target之间随机选取几何特征一致的点组成点对。通过计算对应点对的变换关系,得到最优解。(c)...