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/...
②Deep Closest Point (DCP)基于深度神经网络的点云配准算法,它先通过PointNet提取特征,然后计算每个点在目标点云中的最近邻点,并计算这两个点之间的距离。之后,它将这些信息传递到一个形状编码器来学习在两个点云之间寻找最优配准关系,并输出变换矩阵使得两个点云重合。 ③PRNetPRNet是基于 PointNet++ 的点云配准...
5.10 体素化广义迭代最近点配准算法(VGICP) 后续精彩内容,上QQ阅读APP免费读 上QQ阅读看本书,新人免费读10天 登录订阅本章 > 5.11 SAC-IA初始配准算法 后续精彩内容,上QQ阅读APP免费读 上QQ阅读看本书,新人免费读10天 登录订阅本章 >
【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...
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 ...
ICP , , 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( )实现两点云的初始变换, . SAC-IA , 树( 使两点云集有相对较好的初始位姿 然后在传统 ICP算法基础上使用 k-d k-dimensional ) , 加速对应点对的查找...
SAC-IA算法是采样一致性初始配准算法的简称 基本信息 中文名 采样一致性初始配准算法 外文名 SAC-IA算法 对于初始的变换矩阵估计,贪婪的初始配准方法工作量很大,它使用了点云数据旋转不变的特性。但计算复杂度较高,因为在合并的步骤需要查看所有的可能的对应关系。有可能智能得到局部最优解。
点云配准指的是输入两幅点云 Ps (source) 和 Pt (target),输出一个 变换矩阵T(即旋转R和平移t)使得 T(Ps)和Pt的重合程度尽可能高。我们可以把点云想象成由无数个三维点组成的云彩,而点云配准就是要把这些云彩…
1 步骤SAC-IA配准的实现流程: ①分别计算源点云和目标点云的FPFH特征描述子; ②基于FPFH特征描述子对两个点云中的点进行匹配; ③随机选择 n (n >= 3) 对匹配点; ④求解该匹配情况下的旋转与平移矩阵; ⑤计算此时对应的误差;重复步骤3-5,直到满足条件,将最小误差对应的旋转和位移作为最终结果。