3.3 算法中对目标函数求解最佳变换参数的方法有很多,论文给出了一种闭式解的方法,具体请参考论文[1]的附录,这里不再展开。 3.4 PLICP相比于ICP而言,收敛速度更快(论文证明,ICP是一阶收敛,而PLICP是二阶收敛)。但更容易陷入局部极值,故一般使用时,多采用全局ICP方法(例如论文采用了GPM[4])进行粗匹配,然后在使...
本文将介绍ICP方法的两种改进,分别是:PLICP[1]与NICP[2]。本文将分别介绍两种改进的基本思想,具体算法以及一些补充说明。若有理解不到位和错误之处,请以论文原文为准。 第一部分 PLICP 一、基本思想 PLICP中的“PL”表示”Point to Line”,顾名思义,在匹配时是一个点与一个直线进行匹配,而不是传统方法的...
PL-ICP算法相较于传统ICP有哪些改进? NICP算法在处理大规模点云数据时有何优势? 点云匹配算法是为了匹配两帧点云数据,从而得到传感器(激光雷达或摄像头)前后的位姿差,即里程数据。匹配算法已经从最初的ICP方法发展出了多种改进的算法。他们分别从配准点的寻找,误差方程等等方面进行了优化。下面分别介绍: ICP ICP...
而PL-ICP采用分段线性的方法对实际曲面进行近似,用激光点到最近两点连线的距离来模拟实际激光点到曲面的距离。可以看出PL-ICP的误差方程更贴近实际情况。 算法流程: 先贴一张论文里的算法步骤 1)给定一个初始的转换矩阵q_{0},将当前激光帧的数据转换到参考帧坐标系下。初始的转换矩阵q_{0}一般通过里程计来获得...
对点云匹配算法ICP、PL-ICP、NICP和IMLS-ICP的理解,点云匹配算法是为了匹配两帧点云数据,从而得到传感器(激光雷达或摄像头)前后的位姿差,即里程数据。匹配算法已经从最初的ICP方法发展出了多种改进的算法。他们分别从配准点的寻找,误差方程等等方面进行了优化。下面分
(左图棕色曲线表示真实的物理面,蓝色的为带有噪声的采样点;中间表示传统ICP的点点距离,右图表示PLICP方法,匹配时是计算到平面的距离) 二、 算法描述 2.1 利用上一次迭代的变化参数(或初值),对当前采样(curr)的每个点进行变化; 2.2 变换后,寻找每个点在参考点云(ref)中的最近邻的两个点 2.3 使用论文[3]中提...
PL-ICP算法 PL-ICP算法改进了ICP算法的误差方程，使用点到其最近两个点连线的距离，更符合实际情况。流程包括：1）给定初始转换矩阵；2）找到每个点的最近两个点；3）去除误差过大的点；4）构建最小化误差方程；5）求解位姿转换矩阵，并用于下次迭代计算。PL-ICP算法在收敛速度、求解精度和初始值敏感...
Plicp算法是一种用于解决最小平均误差(Least Mean Square)问题的迭代算法。其数学公式如下所示: 1. 初始化权重向量w(0)为0或者一个随机向量。 2. 对于每个输入向量x(i),进行如下迭代: w(n+1) = w(n) + μ e(i) x(i)。 其中,w(n+1)是更新后的权重向量,w(n)是当前的权重向量,μ是学习率,e...
(左图棕色曲线表示真实的物理面,蓝色的为带有噪声的采样点;中间表示传统ICP的点点距离,右图表示PLICP方法,匹配时是计算到平面的距离) 二、 算法描述 2.1 利用上一次迭代的变化参数(或初值),对当前采样(curr)的每个点进行变化; 2.2 变换后,寻找每个点在参考点云(ref)中的最近邻的两个点 ...
ICP算法及其变种在处理点云匹配问题时，假设输入的点匹配信息是正确的。但算法本身不负责确认输入数据的准确性，这个任务通常由数据关联部分完成。数据关联涉及如何确定两组点云中对应点之间的关系，这个过程往往需要专门的研究和方法。ICP问题在已知点对匹配时，理论上存在解析解，尤其是在特定条件下。但在...