介绍 PLICP相比较于普通ICP算法,使用点线之间的距离作为度量,最终找到一个最小化该度量的闭式解(解析解). 最优结果以平方的速度收敛.相比较于ICP,IDC,MBICP.PLICP更加准确,且需要更少的迭代次数.缺点是对于大的初始化误差无法给出很好的结果. 对于传统的ICP算法,其原理见公式(1),即求解一个位姿使得当前帧通过该位姿变换到参考帧与参考帧间的误差最小化.普通算法无法找到闭式解,由于投影面的任意性以及旋转平移变换的非线性.而迭代之后投影点的计算可以使用上一帧的位姿,最小化当前帧…

输入参数 点云A的极坐标集合 点云A对应Lidar所在pose 点云B的极坐标集合 点云B对应Lidar所在pose Features 根据两个点云的弧度关系确定找点的起始位置 根据两个点云的弧度关系设置找点的停止条件 算出被投影点云的大跳小跳表,根据大跳小跳表来遍历点云 大跳小跳表(假设点云A中间点为a点) 建立大跳小跳表的前提点云的弧度是递增的 理论上来说当点云A的所有点的弧度都一样,那么点云A中长度和b点长度相同的点,距离最近 a点一共有两个大跳表和两个小跳表: 序号比a点小的点 序号比a…

所谓的"分类特征",就是把特征分成 1. 旋转特征:用直线表示 2. 平移特征,用撕裂点和临界点表示 最大的创新点 应该就是下面的分组吧 匹配的时候,用RANSAC 或者动态规划,使匹配最大化 先平均一下旋转的角度,作为旋转量, 应用这个旋转量 平移量简单一减 就出来了. 把这个东西和plicp结合一下,作为plicp 的初始值....…

1.Beam Model 2.Likehood field for k=1:size(zt,1) if zt(k,2)>0 d = -grid_dim/2; else d = grid_dim/2; end phi = pi_to_pi(zt(k,2) + x(3)); if zt(k,1) ~= Z_max ppx = [x(1),x(1) + zt(k,1)*cos(phi) + d]; ppy = [x(2),x(2) + zt(k,1)*sin(phi) + d]; end_points…

Iterative Closest Point (ICP) [1][2][3] is an algorithm employed to minimize the difference between two clouds of points. 点云匹配分类法(1) •全局匹配算法 Globe •局部匹配算法Local Salvi, J. (2007). "A review of recent range image registration methods with accuracy evalu…

1.综述:迭代最近点算法综述,介绍了svd分解和四元数法,其中 svd法:http://blog.csdn.net/kfqcome/article/details/9358853 四元数法:http://www.doc88.com/p-2744480500404.html 说白了就是 2. 其他变种 PLicp 参见libicp.csm-master里面有个mbicp GAicp 遗传算法避免局部极小值 IDC 3.Slam相关 轻量级CoreSlam蒙特卡罗搜索,sdl显示界面 SSM:谱方法…

2D-slam 激光slam: 开源代码的比较HectorSLAM Gmapping KartoSLAM CoreSLAM LagoSLAM 作者:kint_zhao 原文:https://blog.csdn.net/zyh821351004/article/details/47381135 最近找到一篇论文比较了一下 目前ros下2D激光slam的开源代码效果比较: 详细参见论文:   An evaluation of 2D SLAM techniques available in robot…