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 >
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/...
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...
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
最终基于迭代最近点算法,融合Cκ特征描述的轮廓约束,实现蒙皮的精配准。利用斯坦福公共数据库点云对算法的速度和精度进行测试,与点快速直方图算法(FPFH-SAC-IA)相比,初始配准精度分别提高了48.47%和77.29%,速度分别提高了70.35%和97.08%,证明了Cκ特征点提取算法的普适性和有效性。基于以上算法,对飞机蒙皮测量数据...
【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 ...