4. 基于点云的方法:点云数据中3D对象的检测有着非常悠久的历史。物体姿态估计的标准方法之一是ICP,但它需要一个初始估计,不适合于物体检测。基于三维特征的方法更合适,通常采用ICP进行姿态调整。这些方法包括点对、自旋图像和点对直方图,该方法通常在计算上是昂贵的,并且在具有严重杂波的场景中具有相当大的困难。然...
icp.setInputTarget(cloud_out); // 创建一个 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>实例 Final 对象,存储配准变换后的源点云, // 应用 ICP 算法后, IterativeClosestPoint 能够保存结果点云集,如果这两个点云匹配正确的话 // (即仅对其中一个应用某种刚体变换,就可以得到两个在同一坐标系下相同的点云),那么 i...
1.粗配准 使用Tools-> Registration -> Align (point pairs picking)工具手动选取匹配点对。此工具允许用户通过在两个实体中拾取至少三个等效点对来对齐两个实体。此方法对于非常精确地对齐云非常有用。有时,这甚至是获得良好结果的唯一途径(通常情况下,如果两个云在很大程度上存在巨大差异,则ICP配准将无法...
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最后,对所有生成的假设位姿进行排序,本文认为这种组合通道同时提高了检测率和降低了复杂性,同时提高了结果姿态的准确性,由于这种增强的位姿检索,我们的验证不需要ICP,从而达到更好的速度和准确性。 一 本文方法 本文建模和匹配框架遵循Drost.et al[1],贡献在于一个增强的模式表示,以及引入分割进入投票和快速假设验证...
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