pcl::NormalDistributionsTransform(NDT)是一种基于正态分布的点云配准算法。它通过计算两个点云之间的刚体变换(旋转和平移),将一个点云对齐到另一个点云。NDT算法特别适用于处理有噪声、遮挡或不完整数据的点云配准任务。 2. pcl::NormalDistributionsTransform的算法原理 NDT算法的基本思想是将点云划分为多个三维网...
Chapter 6 The normal-distributions transform 本章详细介绍正态分布变换以及如何将其应用于扫描配准。 6.1 表示表面的NDT 第3 章中讨论的距离传感器全部输出点云:来自表面的一组空间样本点。此外,第 5 章中介绍的许多相关算法都适用于点云。然而,使用点云来表示表面有许多限制。例如,点云不包含有关表面特征(例如...
相较于其他点云匹配算法,Normal Distributions Transform(NDT)在几个方面具有显著优势。传统的Iterative Closest Point(ICP)算法通过直接最优化变换矩阵参数的方式,由于其涉及欠定方程和对旋转矩阵的严格约束,往往难以在实际应用中取得良好的优化结果。相反,NDT采用一种创新的方法,首先将参考点云(目标点云)转换为多维变量...
std::cout << "Normal Distributions Transform has converged:" << ndt.hasConverged () << " score: " << ndt.getFitnessScore () << std::endl; //使用创建的变换对未过滤的输入点云进行变换 pcl::transformPointCloud (*input_cloud, *output_cloud, ndt.getFinalTransformation ()); //保存转换的...
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 ...
std::cout<<"Normal Distributions Transform has converged:"<<ndt.hasConverged ()<<"score:"<< ndt.getFitnessScore () << std::endl; 最后我们进行点云配准,变换后的点云保存在output cloud里,之后打印出配准分数。分数通过计算output cloud与target cloud对应的最近点欧式距离的平方和得到,得分越小说明匹配...
NDT算法，即正态分布变换，是无人驾驶领域中的关键算法之一，亦是广泛使用的算法。其原理及应用具体阐述于Martin Magnusson于2009年发表的论文《基于三维激光数据的循环检测的出现方法使用正常分布变换》。本文将从背景介绍、技术路线和运行结果三个部分进行探讨。背景介绍 马丁博士将NDT算法应用于SLAM算法中，...
文章来自于Martin Magnusson的The Three-Dimensional Normal-Distributions Transform— an Efficient Representation for Registration,Surface Analysis, and Loop Detection。 作者详细介绍了NDT在各个条件下的配准效果及与其他配准方法的详细实验对比,并利用NDT算法配准矿洞内三维场景,同时完成SLAM任务。
Normal Distributions Transform(NDT) is used in scan-matching based SLAM,and map-building is implemented in larger scale indoor environment by home service robots. 将正态分布变换(NDT)应用于基于扫描匹配的SLAM中,实现了家庭服务机器人较大规模室内环境下的建图。
Lilienthal, "Normal Distribution Transform Monte-Carlo Localization (NDT-MCL)," in Proc. IEEE/RSJ Int. Conf. on Intell. Robots and Syst., 2013, pp. 382- 389.SAARINEN J, ANDREASSON H, STOYANOV T, et al. Normal distributions transform Monte-Carlo localization(NDT-MCL)[C]//2013 IEEE/RSJ...