ndt算法原理 NDT(Normal Distributions Transform)算法是一种基于概率的点云配准方法,用于将两个或多个点云进行对齐,其原理主要是将点云转换成概率密度函数,然后通过最大化概率密度函数之间的匹配,得到点云之间的对应关系。 具体而言,NDT算法在配准时首先将每个点云离散化成一个网格地图,然后以每个网格为中心计算局部...
NDT(Normal Distributions Transform)算法原理与公式推导 正态分布变换(NDT)算法是一个配准算法,它应用于三维点的统计模型,使用标准最优化技术来确定两个点云间的最优的匹配,因为其在配准过程中不利用对应点的特征计算和匹配,所以时间比其他方法快。下面的公式推导和MATLAB程序编写都参考论文:The Normal Distributions Tra...
其中ndt setTransformationEpsilon()即设置变换的(两个连续变换之间允许的最大差值),它是判断优化过程是否已经收敛到最终解的阈值。ndt setStepSize(0 1)设置牛顿法优化的最大步长。ndt setResolution(1 0)设置网格化时立方体的边长,在NDT中网格大小设置非常重要,太大会导致精度不高,太小则会导致占用内存过高,并且...
NDT算法 http://ghx0x0.github.io/2014/12/30/NDT-match/ 一文读懂自动驾驶中常用的定位算法之NDT点云配准算法(1)——Paper Reading
正态分布变换(NDT)算法是一个配准算法,它应用于三维点的统计模型,使用标准最优化技术来确定两个点云间的最优的匹配,因为其在配准过程中不利用对应点的特征计算和匹配,所以时间比其他方法快。下面的公式推导和MATLAB程序编写都参考论文:The Normal Distributions Transform: A New Approach to Laser Scan Matching ...
ndt算法实现python ndt算法原理 正态分布变换(NDT)算法是一个配准算法,它应用于三维点的统计模型,使用标准最优化技术来确定两个点云间的最优的匹配,因为其在配准过程中不利用对应点的特征计算和匹配,所以时间比其他方法快。下面的公式推导和MATLAB程序编写都参考论文:The Normal Distributions Transform: A New ...