迭代最近点算法ICP(Iterative Closest Point) 问题描述 假设我们有两组点集,注意这里的 和P和Q 分别相对于变换前和变换后的相机参考系。我们要解决的问题是找一组 R 和T ,使得$\mathbf{P}$中的每一个点经过变化后同 Q 中的最近点的误差之和最小。用数学的话描述就是最小化如下一个目标函数: (1.1)12∑...
目前的配准方法,前提都是环境大部分是不变的,但是完全不变的环境其实也是很少的,比如一辆车飞驰而过,一个人走过等。我们更多应该考虑的是允许小部分差异的配准,这时候点对点匹配比如ICP就会出现一些问题,而NDT则可以很好地解决细微差。我们知道,如果随机变量满足正态分布,那么对应的概率密度函数(PDF)为 对随机向量则...
3、分析了官方例程数据匹配效果不佳的原因,主要是NDT的实现中搜索半径强制设为了NDT网格分辨率,最多只能搜索一个网格范围的地图网格形成约束,因此初始误差如果大于NDT分辨率,则容易导致NDT匹配不收敛。另外,Autoware的开源代码[3]中也对NDT做了实现,测试PCL官网数据也是可以匹配收敛的,感兴趣的也可以下载试用一下。 4、...
点云匹配在感知环节是一个很重要的信息获取手段,而其中的算法也有几个比较经典了,例如ICP(Iterative Closest Point,迭代最近点)算法,而本文决定记录学习的是NDT算法,也就是Normal Distribution Transform,正态分布变换算法。什么是正态分布变换算法呢,简言之,就是把空间中的点云进行整理,整理成具有分布特性的块,然后...
之前的文章我们讨论了ICP算法的使用,现在我们来看看Point Cloud Library中用于点云匹配的另一种广泛使用的方法NDT(Normal Distribution Transform)。NDT算法是基于标准正态分布的配准算法,它应用于三维点云的统计模型,使用优化技术来确定两个点云之间的最优匹配。NDT算法原理参见如下论文链接:NDT算法论文,这篇文章我们主要...
一、ICP的作用 载有雷达（2D或3D）的机器人在移动时，由于机器人产生了一个平移（x，y方向）+一个...
NDT全称Normal Distributions Transform(正态分布变换),用来计算不同点云之间的旋转平移关系,和ICP功能类似,并且该算法能够写出多线程版本,因此速度可以比较快。 算法步骤如下,以二维点云为例: 1. 比如我们有两组点云A和B,A是固定点云,我们要把B转换到和A对齐,就要计算出B到A的旋转矩阵R和平移矩阵T,对应的就...
1) ICPLocalizeInitialize():此函数完成了初始定位,得到odom->map的坐标系初始变换关系;此函数只运行1次...
点云匹配在感知环节至关重要,常用算法如ICP,而本篇文章将聚焦于探讨NDT算法。 NDT算法,全称Normal Distribution Transform,是一种用于激光点云匹配的高效方法,能够提供定位和地图构建所需的信息。它的核心思想是将点云分割为小立方体(网格),并根据网格的正态分布特性进行匹配和计算位姿变换。 本文将带你深入理解NDT...
常见的精配准方法有ICP迭代最近点算法(Iterative Cloest Point)和NDT正态分布变换算法(Normal Distributions Transform)。配准的目标是求得坐标变换参数 **R( 旋转矩阵)**和 T(平移向量),使得多视角下测得的三维数据经坐标变换后的距离最小,以得到完整的数据模型。 点云配准具体实现步骤如下 : 对数据按照同样的关...