可以实例化该类,然后直接执行cudaICP.icp()。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 cudaICPicpTest(nPCountM,nQCountM,stream);icpTest.icp(cloud_source,nPCount,float*cloud_target,int nQCount,int Maxiterate,double threshold,Eigen::Matrix4f&transformation_matrix,stream); ICP计算...
CUDA-Segmentation 使用随机样本一致性算法(random sample consensus, Ransac)进行点云的分割。 使用CUDA- Segmentation 以下代码是CUDA Segmentation的使用实例。 我们直接初始化对象并调用相关的接口函数即可。 Table 3. CUDA-SEG VS PCL-SEG的性能对比 //Now Just support:SAC_RANSAC+ SACMODEL_PLANE std::vector<in...
cudaSeg.set(setP); cudaSeg.segment(input, nCount, index, modelCoefficients); for(int i = 0; i < nCount; i++) { if(index[i] == 1) indexV.push_back(i); } CUDA-Segmentation对具有nCount点数的输入进行分割,使用一些参数,index是输入的索引,代表目标平面,而modelCoefficients是平面的系数组。
因为激光类型的输出点云的数量为固定值,所以CUDA-ICP在输出化的时候,要求输入两帧点云的最大数量,从而分配计算资源。 class cudaICP { public: /* nPCountM and nQCountM are themaximum of count for input clouds They are used to pre-allocate memory. */ cudaICP(int nPCountM, int nQCountM, cuda...
使用CUDA-ICP 以下是CUDA ICP的使用实例 我们仅仅需要初始化相关的类对象,并调用接口函数即可。 cudaICP icpTest(nPCountM, nQCountM, stream); icpTest.icp(cloud_source, nPCount, float *cloud_target, int nQCount, int Maxiterate, double threshold, ...
ICP计算两个点云之间的变换矩阵: source(P)* transformation =target(Q) 1. 因为激光雷达提供了具有固定数量的点云,我们可以得到最大点数。nPCountM和nQCountM都用于为ICP分配缓存。 class cudaICP { public: /* nPCountM and nQCountM are the maximum of count for input clouds. ...
PCL利用OpenMP、GPU、CUDA等先进高性能计算技术，通过并行化提高程序实时性。K近邻搜索操作的构架是基于FLANN (Fast Library for Approximate Nearest Neighbors)所实现的，速度也是技术中最快的。PCL中的所有模块和算法都是通过Boost共享指针来传送数据的，因而避免了多次复制系统中已存在的数据的需要，从0.6版本开始，...
NVIDIA的CUDA-PCL库通过利用NVIDIA CUDA技术，显著提升了激光雷达点云处理的性能，尤其在高级障碍物感知、地图制作等领域具有显著优势。本文重点介绍了CUDA-PCL 1.0中的三个关键加速库：CUDA-ICP、CUDA-Segmentation和CUDA-Filter，它们分别优化了ICP算法、点云分割和预处理滤波，提供了高效和精确的点云处理...
PCL利用OpenMP、GPU、CUDA等先进高性能计算技术,通过并行化提高程序实时性。K近邻搜索操作的构架是基于FLANN (Fast Library for Approximate Nearest Neighbors)所实现的,速度也是目前技术中最快的。PCL中的所有模块和算法都是通过Boost共享指针来传送数据的,因而避免了多次复制系统中已存在的数据的需要,从0.6版本开始,PCL...
点云处理库PCL的结构与核心内容 对于3D点云处理来说，PCL完全是一个模块化的现代C++模板库，如图1-2所示。其基于以下第三方库：Boost、Eigen、FLANN、VTK、CUDA、OpenNI、Qhull，实现点云相关的获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等。PCL利用OpenMP、GPU、CUDA等先进高性能计算...