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histogram_direction N_FLAT_BINS=40; dlong = pi*(3-sqrt(5.0)); % ~2.39996323 dz = 2.0/N_FLAT_BINS; longitude = 0; z = 1 - dz/2; directions=zeros(3,N_FLAT_BINS); for k = 1:N_FLAT_BINS r = sqrt(1-z*z); v=[1*cos(longitude)*r 1*sin(longitude)*r z]'; direc…
原文地址:http://ghx0x0.github.io/2014/12/30/NDT-match/ By GH 发表于 12月 30 2014 目前三维配准中用的较多的是ICP迭代算法,需要提供一个较好的初值,同时由于算法本身缺陷,最终迭代结果可能会陷入局部最优.本文介绍的是另一种比较好的配准算法,NDT配准.这个配准算法耗时稳定,跟初值相关不大,初值误差大时,也能很好的纠正过来. 绪论: 采样: 3d点云数据在离相机近处点云密度大,远处密度小,所以在下采样时采用统一的采样方法还是会保留密度不…
NDT概念 正态分布变换(Normal Distribution Transformation , NDT)概率密度函数( Probability Density Function, PDF)First proposed for two dimensional scan data registration by Biber & Strasser in 2003.An NDT is described as a set of PDFs. The first step of the algorith…
测试NDT方法的Demo,http://pointclouds.org/documentation/tutorials/normal_distributions_transform.php#normal-distributions-transform 系统环境:Win7 OS/PCL1.8.0/VS2010 诡异的是Debug运行,报 vector subscript out of range 错误. 居然在Release模式下可以正常运行.不解啊! 好多人都遇到了类似的问题:http://ww…
缺少NDT选项和C/C++ Build选项 问题 本文地址: http://blog.csdn.net/caroline_wendy 时间: 2014.9.3 使用ADT(Android Developer Tools)是没有NDT选项, 使用起来比較麻烦, 建议使用标准Eclipse, 如Luna, 再装Android. 默认Android项目是没有C/C++ Build选项的, 须要右键点击项目在Android Tools里面点击"Add NativeSupport"就会出现.…
原文链接:http://ghx0x0.github.io/2014/12/30/NDT-match/ 目前三维配准中用的较多的是ICP迭代算法,需要提供一个较好的初值,同时由于算法本身缺陷,最终迭代结果可能会陷入局部最优.本文介绍的是另一种比较好的配准算法,NDT配准.这个配准算法耗时稳定,跟初值相关不大,初值误差大时,也能很好的纠正过来. 绪论: 采样: 3d点云数据在离相机近处点云密度大,远处密度小,所以在下采样时采用统一的采样方法还是会保留密度不均匀: 一种方法是将空间划分格子,在每个格子…
三维配准中经常被提及的配准算法是ICP迭代的方法,这种方法一般般需要提供一个较好的初值,也就是需要粗配准,同时由于算法本身缺陷,最终迭代结果可能会陷入局部最优,导致配准失败,往往达不到我们想要的效果.本文介绍的是另一种比较好的配准算法,NDT配准.所谓NDT就是正态分布变换,作用与ICP一样用来估计两个点云之间的刚体变换.用标准最优化技术来确定两个点云间的最优的匹配,因为其在配准过程中不利用对应点的特征计算和匹配,所以时间比其他方法快.这个配准算法耗时稳定,跟初值相关不大,初值误差大时,也能很好…
正态分布变换(NDT)算法是一个配准算法,它应用于三维点的统计模型,使用标准最优化技术来确定两个点云间的最优的匹配,因为其在配准过程中不利用对应点的特征计算和匹配,所以时间比其他方法快.下面的公式推导和MATLAB程序编写都参考论文:The Normal Distributions Transform: A New Approach to Laser Scan Matching 先回顾一下算法推导和实现过程中涉及到的几个知识点: 协方差矩阵 在概率论和统计中,协方差是对两个随机变量联合分布线性相…
NDT算法原理: NDT算法的基本思想是先根据参考数据(reference scan)来构建多维变量的正态分布, 如果变换参数能使得两幅激光数据匹配的很好,那么变换点在参考系中的概率密度将会很大. 因此,可以考虑用优化的方法求出使得概率密度之和最大的变换参数,此时两幅激光点云数 据将匹配的最好. 算法流程: 将空间(reference scan)划分成各个格子cell 将点云投票到各个格子 计算格子的正态分布PDF参数 将第二幅scan的每个点按转移矩阵T的变换 第二幅scan的点落于refer…
介绍 大多数激光匹配算法都是基于点或者线的特征匹配,该论文提出一种2D激光扫描匹配算法,方法类似于占据栅格,将2D平面分为一个个cell,对于每个cell,设定其一个正态分布,表示该网格测量到每个点的概率.则前后两帧激光转化为一些分段连续(可微)概率密度,通过牛顿法进行匹配,因此不需要建立任何点线对应.该算法在室内环境即使没有里程计数据也能表现很好.前后帧相互匹配转换为最大化前后帧对应点概率密度之和. 作者认为该算法的最大特点在于不需要建立对应点的匹配. NDT构建: 将2D空间分为一个个cel…