sac-ia原理 SAC-IA(Sample Consensus Initial Alignment)是一种基于采样一致性(Sample Consensus)的初步对齐方法。SAC-IA通过随机采样点对来估计初始的刚性变换,然后使用采样一致性算法选择最佳的初始对齐结果。这种方法通常用于点云配准,即将两个或多个点云数据集进行对齐的过程。 SAC-IA算法的基本步骤如下: 随机采样...
sac_ia.setMinSampleDistance(0.1);//设置样本之间的最小距离 sac_ia.setCorrespondenceRandomness(6);//在选择随机特征对应时,设置要使用的邻居的数量; pointcloud::Ptralign(newpointcloud); sac_ia.align(*align); 2.4 主成分分析法(PCA)配准 1 原理 主要利用点云数据的主轴方向进行配准。首先计算两组点云...
用于点云下采样#include<pcl/features/normal_3d_omp.h> // 使用多线程加速法向量估计#include<pcl/features/fpfh_omp.h> // FPFH加速计算#include<pcl/registration/ia_ransac.h> // SAC-IA初始配准算法#include<boost/thread/thread.hpp>#include<pcl/...
为了避免使配准趋向错误的方向,需要在精配准前进行点云的初始配准.在初始配准阶段引入的是采样一致性初始配准算法(SAC-IA).其算法原理如下: (1) 从待配准点云P中选取n个采样点,为了尽量保证所采样的点具有不同的FPFH特征,采样点两两之间的距离应满足大于预先给定最小距离阈值d. (2) 在目标点云Q中查找与点云...
SAC-IA粗配准+ICP精配准 采样一致性初始配准算法(Sample Consensus Initial Aligment , SAC-IA) 此算法依赖于点特征直方图,所以在执行此算法之前,应该先计算点云的FPFHICP算法基于SVD
提出一种基于采样一致性初始配准(SAC-IA)和正态分布变换(NDT)配准融合的点云配准方法。首先计算出待配准点云和目标点云的快速点特征直方图(FPFH)特征;然后依据该特征,利用SAC-IA算法求出初始转换矩阵,完成初始配准;最后在初始配准的基础上,利用NDT算法对两片点云进行精配准。实验结果表明,该方法的配准精度显著优越...
随机采样一致(ransac)算法是一种随机性的参数估计算法,利用Ransac可以实现采样一致性初始配准(SAC-IA)。采样一致性初始配准(SAC-IA)给出一个初始预估的刚性(Rigid)变换矩阵,为更精确的位姿估计算法(如ICP等)提供初始配准状态。 PCL点云库中封装了丰富的点云数据处理函数,利用PCL实现初始点云配准较为容易,于是博主就...
随机采样一致(ransac)算法是一种随机性的参数估计算法,利用Ransac可以实现采样一致性初始配准(SAC-IA)。采样一致性初始配准(SAC-IA)给出一个初始预估的刚性(Rigid)变换矩阵,为更精确的位姿估计算法(如ICP等)提供初始配准状态。 PCL点云库中封装了丰富的点云数据处理函数,利用PCL实现初始点云配准较为容易,于是博主就...
采用SAC-IA(采样一致性初始配准算法)进行粗匹配得到大概位置, 再结合ICP(迭代最近点算法(Iterative Cloest Point, ICP))算法进行精确配准。 绿色是源点云,红色是目标点云,蓝色是配准之后的点云) #include pcl/registration/ia_牛客网_牛客在手,offer不愁