NDT（Normal Distribution Transform）算法（与ICP对比）和一些常见配准算法

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 算法和一些常见配准算法

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…

NDT（Normal Distributions Transform）算法原理与公式推导

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…

使用正态分布变换（Normal Distributions Transform）进行点云配准

正态分布变换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.下面是PCL官网上的一个例子,使用NDT配准算法将两块激光扫描数据点云匹配到一起. 先下载激光扫描数据集room_scan1.pcd 和 room_scan2.pcd. 这两块点云从不同的角度对同一个房间进行360°扫描得到.可以用CloudCompare(3D point cloud and mesh processing…

3D点云配准算法简述

蝶恋花·槛菊愁烟兰泣露槛菊愁烟兰泣露,罗幕轻寒,燕子双飞去. 明月不谙离恨苦,斜光到晓穿朱户. 昨夜西风凋碧树,独上高楼,望尽天涯路. 欲寄彩笺兼尺素.山长水阔知何处? --晏殊导读: 3D点云配准是计算机视觉的关键研究问题之一,在多领域工程应用中具有重要应用,如逆向工程.SLAM.图像处理和模式识别等.点云配准的目的是求解出同一坐标下不同姿态点云的变换矩阵,利用该矩阵实现多视扫描点云的精确配准,最终获取完整的3D数字模型.场景.本质上,关于六自由度(旋转和平移)的3D点云配准问题是典型的…

ICP（迭代最近点）算法

图像配准是图像处理研究领域中的一个典型问题和技术难点,其目的在于比较或融合针对同一对象在不同条件下获取的图像,例如图像会来自不同的采集设备,取自不同的时间,不同的拍摄视角等等,有时也需要用到针对不同对象的图像配准问题.具体地说,对于一组图像数据集中的两幅图像,通过寻找一种空间变换把一幅图像映射到另一幅图像,使得两图中对应于空间同一位置的点一一对应起来,从而达到信息融合的目的. 一个经典的应用是场景的重建,比如说一张茶几上摆了很多杯具,用深度摄像机进行场景的扫描,通常不可能通过一次采集就将场景中的…

正态分布（Normal distribution）又名高斯分布（Gaussian distribution）

正态分布(Normal distribution)又名高斯分布(Gaussian distribution),是一个在数学.物理及project等领域都很重要的概率分布,在统计学的很多方面有着重大的影响力. 若随机变量X服从一个数学期望为μ.标准方差为σ2的高斯分布,记为: X∼N(μ,σ2), 则其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置,其标准差σ决定了分布的幅度.因其曲线呈钟形,因此人们又常常称之为钟形曲线.我们通常所说的标准正态分布是μ = 0,σ = 1的正态分布(见右图中绿色曲…

论文阅读 Characterization of Multiple 3D LiDARs for Localization and Mapping using Normal Distributions Transform

Abstract 在这个文章里, 我们细致的比较了10种不同的3D LiDAR传感器, 用了一般的 Normal Distributions Transform (NDT) 算法. 我们按以下几个任务来分析表现和特性: 按照 mean map entropy 来衡量地图质量 6DOF 定位 1. Introduction Operational design domain: ODD 有几个关键的指标: 测量范围测量精度重复性? repeatablity point density scann…

Generalized normal distribution and Skew normal distribution

Density Function The Generalized Gaussian density has the following form: where (rho) is the "shape parameter". The density is plotted in the following figure: Matlab code used to generate this figure is available here: ggplot.m. Adding an arbi…

ICP算法（Iterative Closest Point迭代最近点算法）

标签: 图像匹配ICP算法机器视觉 2015-12-01 21:09 2217人阅读评论(0) 收藏举报分类: Computer Vision(27) 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 最近在做点云匹配,需要用c++实现ICP算法,下面是简单理解,期待高手指正. ICP算法能够使不同的坐标下的点云数据合并到同一个坐标系统中,首先是找到一个可用的变换,配准操作实际是要找到从坐标系1到坐标系2的一个刚性变换. ICP算法本质上是基于最小二乘法的最优配准方法.该算法重复进行选…

基本概率分布Basic Concept of Probability Distributions 8: Normal Distribution

PDF version PDF & CDF The probability density function is $$f(x; \mu, \sigma) = {1\over\sqrt{2\pi}\sigma}e^{-{1\over2}{(x-\mu)^2\over\sigma^2}}$$ The cumulative distribution function is defined by $$F(x; \mu, \sigma) = \Phi\left({x-\mu\over\sigma}\ri…

截断正态分布（Truncated normal distribution）

Truncated normal distribution - Wikipedia Normal Distribution 称为正态分布,也称为高斯分布,Truncated Normal Distribution一般翻译为截断正态分布,也有称为截尾正态分布. 截断正态分布是截断分布(Truncated Distribution)的一种,那么截断分布是什么?截断分布是指,限制变量x 取值范围(scope)的一种分布.例如,限制x取值在0到50之间,即{0<x<50}.因此,根据限制条件的不同,截…

正态分布（normal distribution）与偏态分布（skewed distribution）

存在正太分布的概念,自然也少不了偏态分布. 正态分布(normal distribution) 偏态分布(skewed distribution) 左偏态:left skewed distribution,负偏态(negatively skewed distribution),以尾部命名,左偏态或者叫负偏态的尾部,主要在左侧: 右偏态:right skewed distribution,正偏态(positively skewed distribution),同样地,右偏态或者叫正偏态的尾部,则集…

【转】ICP算法（Iterative Closest Point迭代最近点算法）

原文网址:https://www.cnblogs.com/sddai/p/6129437.html.转载主要方便随时可以查看,如有版权要求请及时联系. 最近在做点云匹配,需要用c++实现ICP算法,下面是简单理解,期待高手指正. ICP算法能够使不同的坐标下的点云数据合并到同一个坐标系统中,首先是找到一个可用的变换,配准操作实际是要找到从坐标系1到坐标系2的一个刚性变换. ICP算法本质上是基于最小二乘法的最优配准方法.该算法重复进行选择对应关系点对, 计算最优刚体变换,直到满足正确配准的收敛精…

Python 图_系列之纵横对比 Bellman-Ford 和 Dijkstra 最短路径算法

1. 前言因无向.无加权图的任意顶点之间的最短路径由顶点之间的边数决定,可以直接使用原始定义的广度优先搜索算法查找. 但是,无论是有向.还是无向,只要是加权图,最短路径长度的定义是:起点到终点之间所有路径中权重总和最小的那条路径. 如下图所示,A 到 C 的最短路径并不是 A 直接到 C(权重是…

iOS面试中常见的算法题目

一.前言这里是在iOS求职中自己遇到的算法题,希望对大家有所帮助.不定期更新.如果大家想在线运行代码调试,可以将代码拷贝到这里.然后进行调试.下面就是常见的算法题目. 二.正文 1.就n的阶乘.(这里只是用于小数,大数会越界) 思路:这里面用递归实现 #include <stdio.h> int getNJ(int n) { || n==) { ; } ); } int main() { printf()); ; } 运行结果如下: 2.判断一个字符串是否是ip. 思路:先将字符串分割到两个…

常见排序算法（JS版）

常见排序算法(JS版)包括: 内置排序,冒泡排序,选择排序,插入排序,希尔排序,快速排序(递归 & 堆栈),归并排序,堆排序,以及分析每种排序算法的执行时间. index.html <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>twobin 常见排序算法 (JS版) </title> <meta http-equiv="content-type" content="text/…

JS中常见排序算法详解

本文将详细介绍在JavaScript中算法的用法,配合动图生动形象的让你以最快的方法学习算法的原理以及在需求场景中的用途. 有句话怎么说来着: 雷锋推倒雷峰塔,Java implements JavaScript. 当年,想凭借抱Java大腿火一把而不惜把自己名字给改了的JavaScript(原名LiveScript),如今早已光芒万丈.node JS的出现更是让JavaScript可以前后端通吃.虽然Java依然制霸企业级软件开发领域(C/C + +的大神们不要打我...),但在Web的江湖,…

常见排序算法总结:插入排序，希尔排序，冒泡排序，快速排序，简单选择排序以及java实现

今天来总结一下常用的内部排序算法.内部排序算法们需要掌握的知识点大概有:算法的原理,算法的编码实现,算法的时空复杂度的计算和记忆,何时出现最差时间复杂度,以及是否稳定,何时不稳定. 首先来总结下常用内部排序算法: 类别名称时间复杂度(默认最坏情况) 空间复杂度稳定性备注插入排序直接插入排序 O(n^2) O(1) 稳定插入排序希尔排序最坏O(n^2),平均O(n^1.3) O(1) 不稳定交换排序冒泡排序 O(n^2) O(1) 稳定交换排序…

如何用Python实现常见机器学习算法-1

最近在GitHub上学习了有关python实现常见机器学习算法目录一.线性回归 1.代价函数 2.梯度下降算法 3.均值归一化 4.最终运行结果 5.使用scikit-learn库中的线性模型实现二.逻辑回归 1.代价函数 2.梯度 3.正则化 4.S型函数 5.映射为多项式 6.使用的优化方法 7.运行结果 8.使用scikit-learn库中的逻辑回归模型实现逻辑回归_手写数字识别_OneVsAll 1.随机显示100个数字 2.OneVsAll 3.手写数字识别 4.预测 5.运行…

数据挖掘算法之关联规则挖掘（一）apriori算法

关联规则挖掘算法在生活中的应用处处可见,几乎在各个电子商务网站上都可以看到其应用举个简单的例子如当当网,在你浏览一本书的时候,可以在页面中看到一些套餐推荐,本书+有关系的书1+有关系的书2+...+其他物品=多少￥而这些套餐就很有可能符合你的胃口,原本只想买一本书的你可能会因为这个推荐而买了整个套餐这与userCF和itemCF不同的是,前两种是推荐类似的,或者你可能喜欢的商品列表而关联规则挖掘的是n个商品是不是经常一起被购买,如果是,那个n个商品之中,有一个商品正在被浏览(有被购买的…

数据结构与算法——图（游戏中的自动寻路-A*算法）

在复杂的 3D 游戏环境中如何能使非玩家控制角色准确实现自动寻路功能成为了 3D 游戏开发技术中一大研究热点.其中 A*算法得到了大量的运用,A*算法较之传统的路径规划算法,实时性更高.灵活性更强,寻路结果更加接近人工选择的路径结果. A*寻路算法并不是找到最优路径,只是找到相对近的路径,因为找最优要把所有可行路径都找出来进行对比,消耗性能太大,寻路效果只要相对近路径就行了. 1.A* 算法的原理(如显示不全刷新重试) 我们假设在推箱子游戏中人要从站里的地方移动到右侧的箱子目的地,但是这…

常见排序算法的golang 实现

五种基础排序算法对比五种基础排序算法对比 1:冒泡排序算法描述比较相邻的元素.如果第一个比第二个大,就交换它们两个: 对每一对相邻元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对,这样在最后的元素应该会是最大的数: 针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个: 重复步骤1~3,直到排序完成. 动图演示冒泡排序代码演示 func bubbleSort(arr []int) []int { if len(arr) <= 1 { return arr } for e := len(arr) …

常见排序算法(附java代码)

常见排序算法与java实现一.选择排序(SelectSort) 基本原理:对于给定的一组记录,经过第一轮比较后得到最小的记录,然后将该记录与第一个记录的位置进行交换:接着对不包括第一个记录以外的其他记录进行第二次比较,得到最小的记录并与第二个记录进行位置交换:重复该过程,直到进行比较的记录只有一个为止. public class SelectSort { public static void selectSort(int[] array) { int i; int j; int temp; i…

前端js面试中的常见的算法问题

虽说我们很多时候前端很少有机会接触到算法.大多都交互性的操作,然而从各大公司面试来看,算法依旧是考察的一方面.实际上学习数据结构与算法对于工程师去理解和分析问题都是有帮助的.如果将来当我们面对较为复杂的问题,这些基础知识的积累可以帮助我们更好的优化解决思路.下面罗列在前端面试中经常撞见的几个问题吧. Q1 判断一个单词是否是回文? 回文是指把相同的词汇或句子,在下文中调换位置或颠倒过来,产生首尾回环的情趣,叫做回文,也叫回环.比如 mamam redivider . 很多人拿到这样的题目非常容易…

国密SM4对称算法实现说明（原SMS4无线局域网算法标准）

国密SM4对称算法实现说明(原SMS4无线局域网算法标准) SM4分组密码算法,原名SMS4,国家密码管理局于2012年3月21日发布:http://www.oscca.gov.cn/News/201204/News_1228.htm ,但不能下载标准文档. SM4为对称算法,密钥长度和分组长度均为128位.按原SMS4的标准描述:加密算法与密钥扩展算法都采用32轮非线性迭代结构.解密算法与加密算法的结构相同,只是轮密钥的使用顺序相反,解密轮密钥是加密轮密钥的逆序. 该算法网上的C语言实现如下:…