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...
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...
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...
针对这一问题,提出一种基于KDTree改进的ICP算法以实现激光点云数据的快速精细化配准。通过实验验证算法的有效性和合理性,为后期模型重建过程中的三角网格化、曲面化、纹理映射提供强有力的理论和实践基础。 关键词: 激光点云;ICP算法;KDTree;曲面化 DOI: 10.3969/j.issn.1674-7720.2015.14.025 被引量: 6 ...
基于KDTree 改进的 ICP 算法在点云配准中的应用研究 郭俊辉 【摘要】在三维激光点云数据配准的过程中,利用传统 Iterative Closest Point(ICP)算法搜索对应点对时速度慢,而且配准精细化程度低,远达不到 三维建模后期处理的要求。针对这一问题,提出一种基于 KDTree 改进的 ICP 算法以实现激光点云数据的快速精细化...
给定平面上一个点集 E ,还有一个定点 V ,怎么在一群点中找出一个点 U,使得 V 与 U 的距离最近(欧几里得距离)? 当然,我们能够想到一种做法:枚举 E 中所有的点,找出它们中距离V 最近的点 U。 但是,假设现在有两个点集 E1 与 E2 ,对于 E2 中每一个点 Vi ,找出一个在E1 中的一个点 Ui,使得 Vi ...
比较适合此类：begeekmyfriend/kdtree: Absolute balanced kdtree for fast kNN search.
在三维激光点云数据配准的过程中,利用传统Iterative Closest Point(ICP)算法搜索对应点对时速度慢,而且配准精细化程度低,远达不到三维建模后期处理的要求。针对这一问题,提出一种基于KDTree改进的ICP算法以实现激光点云数据的快速精细化配准。通过实验验证算法的有效性和合理性,为后期模型重建过程中的三角网格化、曲面化...
不知道啊。感觉莫顿码比较简陋吧，紧挨着的还行，远点的就没意义了吧。一般如果三角形不经常更新就用kd...