此类算法中最为著名的是ICP(Iterative Closest Point)算法[6],但该算法只适用于存在明确对应关系的点集,并且计算速度慢。为此,在其他传统ICP算法[7]的基础之上,提出基于KDTree[8]的改进ICP算法,包括基于KDTree搜索对应点对和矩阵变换参数的计算两方面的内容。 3.1 传统ICP配准算法 基本思路:在对应点云中搜寻最邻近...
此类算法中最为著名的是ICP(Iterative Closest Point)算法[6],但该算法只适用于存在明确对应关系的点集,并且计算速度慢。为此,在其他传统ICP算法[7]的基础之上,提出基于KDTree[8]的改进ICP算法,包括基于KDTree搜索对应点对和矩阵变换参数的计算两方面的内容。 3.1 传统ICP配准算法 基本思路:在对应点云中搜寻最邻近...
Point Cloud Library(PCL)中Kd-Tree使用解析 在激光雷达点云配准中,ICP算法为了在目标点云区域搜索最邻近的源点云,对目标点云我们采用了Kd-Tree的数据结构。 K-d Tree,或k-Dimension tree,是计算机科学中用于组织具有k维空间中若干点的数据结构。它是一个带有约束条件的二叉搜索树。 K-d树对于距离和最近邻搜索...
整个的配准过程可以分为以下三个步骤:1、寻找对应关系;2、求解变换参数(旋转矩阵R,平移矩阵T,比例因子S)。 主要表示关系如下: 在传统的ICP算法中,分为两个阶段:粗配准阶段,精配阶段。 粗配准 粗配准使得点云之间大致重合,为后面的精配准阶段提供一个良好的初值,常用的方法有主元分析法。 主元分析法:(Principal ...
旋转匹配(RPM):是一种基于图形模型的点云配准算法,它将点云表示为一个无向图形,并在图形上定义一个能量函数,该函数通过最小化点云间的平移和旋转来使其对齐。与ICP算法相比,RPM算法具有更好的鲁棒性和可靠性,并且适用于非刚性变形目标的运动估计。RPM算法的优点在于可以处理非刚性目标的运动估计问题,而且鲁棒性和...
【1】当x1<X≤x2的时候,X为固定的运费。"首重运费"为其中一种情况。 【2】当x1<X≤x2的时候,在x1对应的运费基础上,每增加x3重量,对应增加相应的运费金额,一直到x2重量截止算法。 【3】当x1<X≤x2的时候,先把X进位为整数公斤数,比如21.1公斤和21.9公斤,都算作22公斤;然后把(X整)×每公斤运费,得出...
Open3D是一个开源库,支持快速开发和处理3D数据。Open3D在c++和Python中公开了一组精心选择的数据结构和算法。后端是高度优化的,并且是为并行化而设置的。 本系列学习计划有Blue同学作为发起人,主要以Open3D官方网站的教程为主进行翻译与实践的学习计划。点云PCL公众号作为免费的3D视觉,点云交流社区,期待有使用Open3D...
kd 树上的 kNN 算法 给定一个构建于一个样本集的 kd 树,下面的算法可以寻找距离某个点 p 最近的 k 个样本。 零、设 L 为一个有 k 个空位的列表,用于保存已搜寻到的最近点。 一、根据 p 的坐标值和每个节点的切分向下搜索(也就是说,如果树的节点是照 ...
(SIFT)关键点;其次建立快 速点特征直方图 (FPFH);然后使用采样一致性初始配准 (SACGIA)算法,实现粗配准;最后根据得到的初始变换矩阵使用 KD 树改 进的ICP 算法,实现精配准.在斯坦福大学公开数据集上进行配 准实验,结果表明,与ICP 算法相比,所提改进算法具有较高的配准精确 度和时间效率,且可为精确配准选择较优...