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:从源点云和目标点云中随机选择一组点对。 估计变换:根据采样得到的点对,计算它们之间的刚体变换矩阵,包括旋转...
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...
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_ransac.h>#include<pcl/point_types.h>#include<pcl/point_cloud.h>#include<pcl/features/normal_3d.h>#include<pcl/features/fpfh.h>#include<...
为了改善传统ICP算法迭代误差大,配准精度低的问题,本文提出一种基于采样一致性配准算法(Sample Consensus Initial Aligment,SAC-IA)初始匹配与改进迭代最近点(Iterative Closet Point,ICP)精配准相结合的配准方法.首先采用SAC-IA进行初始配准,然后将一种对称的目标函数引入ICP算法,提高ICP算法收敛性,并用于点云精配准....
固定点拼接点云,kinect拍摄两幅画面,二者之间旋转10度,运行环境vs2012 pcl1.7.2 使用方法: 1.采样一致性初始配准算法SAC-IA,粗略估计初始变换矩阵 2.ICP算法,精确配准 详情见我的博客:http://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/49589949 上传者:jinshengtao时间:2015-11-02...
【摘要】点云配准是真实三维世界物体或场景模型重建的关键问题之一.针对传统的ICP算法收敛速度慢,且在两点云集初始位置较大时易陷入局部最优解的问题,提出一种改进的点云配准算法.该算法首先利用基于特征点的采样一致性初始配准算法(SAC-IA)实现两点云的初始变换,使两点云集有相对较好的初始位姿,然后在传统ICP算法基础...
在点云配准过程中,针对经典采样一致性(SAC-IA)粗配准算法耗时长和经典迭代最近点(ICP)精配准算法在待配准点云无初始位置下易陷入局部配准最优问题,提出了一种基于改进SAC-IA和ICP的快速高效点云配准算法.通过对待配准点云进行特征超体分割,对分割后的点云进行特征点提取,并进一步采用RANSAC方法去除错误匹配特征点,优...
摘要 在点云配准过程中,针对经典采样一致性(SAC-IA)粗配准算法耗时长和经典迭代最近点(ICP)精配准算法在待配准点云无初始位置下易陷入局部配准最优问题,提出了一种基于改进SAC-IA和ICP的快速高效点云配准算法。通过对...展开更多 In the process of point cloud registration,a fast and efficient point cloud ...
SAC-IA粗配准+ICP精配准 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FPFH ICP算法基于SVD 上传者:wuhaotian0628时间:2019-03-25