我们利用TUM提供的RGB-D数据进行测试,只使用了其中的Depth数据生成点云。通过ICP计算相邻两帧之间的位姿变换,串接形成一个Odometry。利用rgbd_dataset_freiburg1_xyz这组数据形成的轨迹如下。 3 其他变种 ICP算法在199x年就被提出来了,后面又出了很多的变种。主要的不同在于以下几点。 参考资料 [1]PCL 库实现 [2...
Point-to-Point ICP Point-to-Plane ICP 以上两个公式中,pi,qi分别表示Source Point和Destination Point,ni表示qi处的法向量。 可以看到上述两种公式中,距离都是按照Point Pair来计算了,也就是说对于每个Source Point,都要找到唯一的一个Destination Point来计算距离,反之却不必要唯一。求解使上述距离和最小的R和t...
ICP 算法的目的是要找到待配准点云数据与参考云数据之间的旋转参数R和平移参数 T,使得两点数据之间满足某种度量准则下的最优匹配。 假设给两个三维点集 X1 和 X2,ICP方法的配准步骤如下: 第一步,计算X2中的每一个点在X1 点集中的对应近点; 第二步,求得使上述对应点对平均距离最小的刚体变换,求得平移参数...
pcl::IterativeClosestPoint(ICP)是Point Cloud Library (PCL)中的一个类,用于实现迭代最近点(Iterative Closest Point, ICP)算法。ICP算法是一种用于对齐两个点云的方法,通过迭代的方式最小化两个点云之间的误差,从而实现点云的对齐和配准。 pcl::IterativeClosestPoint 工作原理...
ICP 算法的目的是要找到待配准点云数据与参考云数据之间的旋转参数R和平移参数 T,使得两点数据之间满足某种度量准则下的最优匹配。 假设给两个三维点集 X1 和 X2,ICP方法的配准步骤如下: 第一步,计算X2中的每一个点在X1 点集中的对应近点; 第二步,求得使上述对应点对平均距离最小的刚体变换,求得平移参数...
迭代最近点(ICP,Iterative Closest Point)算法是一种点云匹配算法。也就是想要做到一件事情:通过平移和旋转使得两个点云三维模型重合。 1、问题构建 假设我们通过某种方法获得第一组点云p = {p1, p2, p3, ..., pn}, 然后经过相机变换之后获得了另一组点云集合Q = {q1, q2, q3, ..., qn}, ...
首先ICP采用了迭代求解策略(迭代求解一般应用于非线性问题求解中)。首先在迭代计算之初,会提供一个初始值:T0T0(T0T0可设为单位阵II),我们需要计算一个增量ΔTΔT,以此设下一步迭代值为T1=T0⊕ΔTT1=T0⊕ΔT(本着较为严谨的表达,我将增量与迭代值的运算符号使用了⊕⊕来表示。在不同的模型里面,⊕⊕代表了...
点云精配准是点云处理中的关键步骤，ICP（Iterative Closest Point）算法是其中最为常用的点云精配准方法。ICP算法的理论基础源于经典论文《P.J. Besl, A method for registration of 3-D shapes, 1992》。该算法分为两步，先进行粗配准，再通过ICP进行精配准。在ICP算法中，第一步是通过最近邻法...
ICP全称Iterative Closest Point,翻译过来就是迭代最近点。ICP在点云配准领域应用的非常广泛,因此基于深度相机、激光雷达的算法使用ICP的频率比较高。 推导ICP 以下题目来自计算机视觉life从零开始一起学习SLAM系列 推导ICP中的一个步骤 证明:《视觉SLAM十四讲》第174页公式7.55中的 ...
点云定位匹配的解决方法之一即ICP(Iterative Closest Point)算法，是基于点云库(PCL)的一个核心功能。PCL这个开源库具备了处理点云信息的能力。文章以下内容聚焦于通过PCL实现ICP算法的流程，以及这个过程中的关键步骤解析，而不会深入探讨ICP算法的基本原理。ICP算法的主要目标是通过最小化两个点云数据集合...