ICP 匹配定位算法学习记录
icp 算法原理是:
选取目标点云P和源点云Q,按照一定的约束条件,找到最邻近点(pi,qi),然后计算出最优R和t(旋转和平移),
使得误差函数最小,误差函数E(R,t):

基本算法流程:
1、在目标点云P中选取点集pi。
2、在源点云Q中选取对应的点集qi,使得||qi-pi||==min,也就是距离最小,这里的距离为欧氏距离。
3、计算旋转R和t,使得误差函数最小。
4、此时经过步骤3的R旋转和t平移后得到新的点集pi`,pi`=Rpi+t
5、计算pi`到点集qi的平均距离d。
6、如果d小于预设的阈值或者超过了迭代的次数,则停止,否则跳到步骤2,直到满足收敛条件。
算法重点问题:
1,原始点集的采集方法:
1)均匀采样、
2)随机采样
3)法矢采样
2,确定对应的点集方法:
1)点到点
2)点到投影
3)点到面
3,计算变化矩阵:
1)四元素法
2)svd奇异值法
欧式距离:
1、二维:

2、三维

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