点云匹配算法是为了匹配两帧点云数据,从而得到传感器(激光雷达或摄像头)前后的位姿差,即里程数据。匹配算法已经从最初的ICP方法发展出了多种改进的算法。他们分别从配准点的寻找,误差方程等等方面进行了优化。下面分别介绍:
点云匹配算法是为了匹配两帧点云数据,从而得到传感器(激光雷达或摄像头)前后的位姿差,即里程数据。匹配算法已经从最初的ICP方法发展出了多种改进的算法。他们分别从配准点的寻找,误差方程等等方面进行了优化…
1)误差函数的形式不同,ICP对点对点的距离作为误差,PL-ICP为点到线的距离作为误差; PL-ICP的误差形式更符合实际情况。 2)收敛速度不同,ICP为一阶收敛,PL-ICP为二阶收敛。 3)PL-ICP的求解精度高于ICP,特别是在结构化环境中。 4)PL-ICP对初始值更敏感。不单独使用。其容易陷入局部循环,如下图(a)所示。通常...
IMLS-ICP算法 IMLS-SLAM算法利用点云数据进行低漂移SLAM，依赖于scan-to-model匹配框架。主要思想包括：1）选择代表性激光点进行匹配；2）曲面重建；3）去除动态障碍物。算法使用高斯拟合和最小二乘法重建曲面，通过点到曲面投影点间的距离构建误差方程。IMLS-ICP算法在匹配精度和效率方面优于其他算法。在...
在以前的改进版ICP中,提取点的特征的时候往往都是先计算协方差矩阵,然后对矩阵计算特征值,根据特征值对特征分类,同时提取主轴方向,根据主轴方向和特征值进行点的筛选。 作者认为这样不好,值得拥有更好的。 他认为,首先主轴方向应该为车的方向,也就是雷达的方向,其次,提取点是为了匹配得到位姿,不同的点对位姿精度的...
cs硕士，准备读完回国，UCSD ec93和UCL imls怎么选？今年申了不少学校，最后在UCL Integrated Machine ...
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图3 传统的ICP方法与IMLS方法对比示例。蓝色的点是带有噪声的定位好的点Pk,红色的点是新扫描得到的点。第一行点到面的ICP中第一次与最后一次迭代匹配的示例。第二行是IMLS方法中第一次与最后一次迭代匹配的示例。虚线代表IMLS曲面,每一次迭代最小化的是点到IMLS平面的距离和。
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