与ICP算法相比,NDT算法采用统计学的方法对点云数据进行建模和匹配。NDT算法通过将点云数据表示为高斯分布而不是单个点,从而有效地捕捉点云数据的统计特性,以便实现更精确的配准结果。 NDT算法的步骤如下: 1.将目标点云数据和源点云数据进行离散化,形成离散的概率密度图。这一步骤可以将连续的点云数据转化为离散的...
ICP算法和NDT算法ICP算法 一、ICP算法概述 2、转换矩阵T 其中,R是旋转矩阵,t是转换向量。 3、滤波器(Data Filters) 滤波器的目的是为了增加差异性,减少处理时间,去噪。 4、匹配度(match function) 匹配度,是测量两个点集的关联度的,又称之为association solver。比如,用欧式距离来测量两个点集的关联度,定义如下...
我们知道icp主要就是为了求两个点云或是矩阵的R旋转和平移T的，那么由此我们就可以设计出初步的优化方程...
5、奕MatcherPoint to PlaneTransformationCheckersData FiltersRandom SamplirgCounterDifferentialTrarrsfornnationTrimmedDistanceNDT算法一、NDT算法概述ICP算法存在两个重要问题:一是点与点的匹配没有考虑到点与周围平面的联系;二是算 法中用到的最邻近搜索计算量比较大。二、NDT算法具体步骤将空间(reference scan)划分成...
目前三维配准中用的较多的是ICP迭代算法,需要提供一个较好的初值,同时由于算法本身缺陷,最终迭代结果可能会陷入局部最优。本文介绍的是另一种比较好的配准算法,NDT配准。这个配准算法耗时稳定,跟初值相关不大,初值误差大时,也能很好的纠正过来。 绪论: 采样: ...
目前三维配准中用的较多的是ICP迭代算法,需要提供一个较好的初值,同时由于算法本身缺陷,最终迭代结果可能会陷入局部最优。本文介绍的是另一种比较好的配准算法,NDT配准。这个配准算法耗时稳定,跟初值相关不大,初值误差大时,也能很好的纠正过来。 绪论: 采样: ...
(iterative closest point,ICP)算法和正态分布变换(normal distributions transform,NDT)算法实现点云配准误差较大的问题,该文提出了一种 NDT-ICP 点云配准算法,主要包括 NDT 粗配准和 ICP 精配准两个核心环节,将 NDT 粗配准环节得到的位姿变换矩阵作为 ICP 精配准环节的位姿初始值,ICP 精配准环节通过 Gauss-...
百度试题 结果1 题目点云处理的关键在于点云的配准,是通过点云构建完整场景的基础。目前常用的配准方法有( )算法和NDT算法。 A. NTV B. IEC C. ICP D. IPC 相关知识点: 试题来源: 解析 C 、 ICP 反馈 收藏
ICP算法对初值依赖较大,容易陷入局部最优值,而且因为要利用对应点的特征计算和匹配,所以速度比较慢。NDT算法则没有这个问题。()
资源内包含一个VS2013工程项目,在Windows下用C++实现ICP和NDT两种配准算法,代码修改自PCL官网例程,并配有中文注释,内含点云文件,可直接运行,不懂的地方可以阅读readme文件。 ICP NDT PCL VS2013 C++2019-09-05 上传大小:55.00MB 所需:49积分/C币 点云切片的C++代码实现.rar ...