本篇文章是对The three-dimensional normal distributions transform an efficient representation for registration surface analysis and loop detection的翻译,以作者第一人称口吻进行叙述。 摘要 对传感器测量得到的点云使用NDT变换,可以将被扫描的表面转化为分段的smooth函数 with 可分析的 first and second order导数。
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...
介绍 大多数激光匹配算法都是基于点或者线的特征匹配,该论文提出一种2D激光扫描匹配算法,方法类似于占据栅格,将2D平面分为一个个cell,对于每个cell,设定其一个正态分布,表示该网格测量到每个点的概率。则前后两帧激光转化为一些分段连续(可微)概率密度,通过牛顿法
Abstract 在这个文章里, 我们细致的比较了10种不同的3D LiDAR传感器, 用了一般的 Normal Distributions Transform (NDT) 算法. 我们按以下几个任务来分析表现和特性: 按照 mean map entropy 来衡量地图质量 6DOF 定位 1. I
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，...
We propose an alternative representation for a range scan, the normal distributions transform. Similar to an occupancy grid, we subdivide the 2D plane into cells. To each cell, we assign a normal distribution, which locally models the probability of measuring a point. The result of the ...
The proposed method - Normal Distributions Transform Monte Carlo Localization (NDT-MCL) is based on a well established probabilistic framework. In a novel contribution, we formulate the MCL localization approach using the Normal Distributions Transform (NDT) as an underlying representation for both map...
pcl::NormalDistributionsTransform<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ> ndt; //设置依赖尺度NDT参数 //为终止条件设置最大转换差异 ndt.setTransformationEpsilon (0.01); //为More-Thuente线搜索设置最大步长 ndt.setStepSize (0.1); //设置NDT网格结构的分辨率(VoxelGridCovariance) ...
Spatial change detection is a fundamental technique for finding the differences between two or more pieces of geometrical information. This technique is critical in some robotic applications, such as search and rescue, security, and surveillance. In thes
图1 NDT论文摘要 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...