SAC-IA粗配准与NDT精配准在PCL中的实现

最新推荐文章于 2024-10-18 10:23:40 发布
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本文介绍了PCL库中用于点云配准的SAC-IA粗配准和NDT精配准算法，详细解析了两种方法的原理并提供了源代码示例。

在点云处理领域，配准是一项重要的任务，用于将不同视角或时间采集到的点云数据对齐。在PCL（点云库）中，提供了多种配准算法的实现。本文将重点介绍SAC-IA粗配准和NDT精配准算法，并提供相应的源代码示例。

  1. SAC-IA粗配准

SAC-IA（Sample Consensus Initial Alignment）是一种快速的粗配准算法，用于估计点云数据的初始变换矩阵。它基于采样一组点对，通过采样一致性（sample consensus）的方式来寻找最佳的初始变换矩阵。以下是在PCL中使用SAC-IA进行粗配准的示例代码：

#include <pcl/registration/icp.h>
#include <pcl/registration/sample_consensus_prerejective.h>

pcl
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【C++PCL】点云处理SAC-IA配准
weixin_45196569的博客
01-21 951
随机采样一致(ransac)算法是一种随机性的参数估计算法，利用Ransac可以实现采样一致性初始配准(Sample Consensus Initial Alignment，简称：SAC-IA)。采样一致性初始配准(SAC-IA)给出一个初始预估的刚性(Rigid)变换矩阵，为更精确的位姿估计算法(如ICP等)提供初始配准状态。首先，大家要明确点云直方图的概念，点特征直方图是一种信息丰富的姿态不变局部特征，它代表了点p处的模型属性。它们的计算是基于p个最近k个邻居之间的某种几何关系的组合。它们融合了。
PCL :实现融合3DSC的采样一致性ICP配准算法(附完整源码)
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
09-17 360
PCL :实现融合3DSC的采样一致性ICP配准算法(附完整源码)
点云配准-粗配准+精配准(C++实现)
Renascence_6的博客
11-27 3489
点云配准是点云处理中的一项重要的技术，在slam中的三维地图重建、高精地图定位、位姿预测等方面有着广泛的应用。点云配准通常会采用粗配准后再进行精配准的方式，常见的粗配准方法有PPF、NDT、4PCS等，精配准方法则主要是ICP及其变种。分享一份C++实现的点云配准代码以供交流。
PCL_SAC_IA粗配准+ICP精配准
zhan_zhan1的博客
04-02 3390
ICP配准对初始值依赖极大，因此，常采用特征点匹配获取粗匹配参数作为ICP精配准的初始值，可以极大提高匹配精度和速度。 感谢博主peach_blossom代码，但没有数据集运行，先mark下来以后再验证。 原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/peach_blossom/article/details/78506184 #include <pcl/registration/i...
PCL_NDT粗配准+ICP精配准
zhan_zhan1的博客
04-02 6709
NDT配准速度较快但精度较低，ICP配准速度较慢但精度较高，因此可结合NDT和ICP算法，提高配准的精度和速度，先由NDT算法进行粗配准获取转换参数，再使用ICP算法结合参数进行精配准。 下载了一篇代码如下，缺乏数据集运行，先mark下来，如果路过的大神有数据集，请分享一下，谢谢！ #include <iostream> #include <pcl/io/pcd_io.h>...
PCL 基于SAC_IA+NDT算法实现点云配准 [附完整的C++实现代码]
weixin_43896283的博客
10-20 641
采用SAC_IA算法+NDT算法来实现点云配准的流程如下：1.预处理: 体素滤波；2.计算特征: 源点云和目标点云的FPFH；3.采样一致性SAC_IA来计算初始的旋转矩阵； 4.正态分布变换（NDT）计算旋转矩阵。
PCL SAC-IA 初始配准算法【2025最新版】
热门推荐
点云侠的博客
02-27 37万+
采样一致性初始配准算法，简称SAC_IA。博客长期更新，本文最新更新时间为：2025年1月1日。新增参数设置建议
基于SAC-IA和NDT融合的点云配准方法
CodeNexus的博客
08-17 350
SAC-IA是一种基于采样一致性的初始对齐算法，它通过随机采样两个点云中的点对，建立一个初始变换矩阵。NDT算法是一种基于概率分布的点云配准算法，它利用点云数据的高斯分布来建模和匹配点云。本文介绍了一种基于SAC-IA和NDT融合的点云配准方法，该方法能够提高配准的精度和鲁棒性。该方法通过结合SAC-IA的初始对齐和ICP的迭代优化，以及NDT的概率建模和匹配，能够提高点云配准的精度和鲁棒性。对于输入的两个点云数据集，首先使用SAC-IA算法进行初始对齐，得到一个初始变换矩阵。
PCL使用K-4PCS\SAC\ICP\NDT\GICP进行点云配准
qq_58060770的博客
02-06 1015
配准部分和头文件展示
PCL 点云配准-SAC-IA 初始配准算法（粗配准）
纵马踏花向自由
10-17 1202
点云配准是3D计算机视觉中的重要技术，广泛应用于物体识别、机器人导航等领域。SAC-IA（Sample Consensus Initial Alignment）是基于RANSAC（随机采样一致性）算法的初始配准方法，可用于粗配准。在这篇博客中，我们将探讨如何使用SAC-IA算法进行点云粗配准，并详细介绍相关步骤和代码实现。
PCL SAC-IA 算法实现点云粗配准
最新发布
m0_51204289的博客
10-18 961
内容抄自优快云点云侠：[【2024最新版】PCL点云处理算法汇总（C++长期更新版）](https://blog.youkuaiyun.com/qq_36686437/article/details/114160640)。质量无忧，永久免费，可放心复制粘贴。
PCL-基于FPFH的SAC-IA结合ICP的点云配准方法
wfengzi5的博客
07-24 1885
ICP算法是点云配准过程中较为常用的算法，针对ICP算法对点云初试位置相差较大的缺点，使用一种结合凸包算法、特征匹配与ICP算法相结合的配准算法对点云进行配准。
【亲测免费】 SAC-IA算法实现教程
gitblog_00815的博客
09-12 552
SAC-IA算法实现教程 项目介绍 SAC-IA（Sample Consensus Initial Alignment with Implicit Alignment）是一个集成的点云配准算法，结合了经典的采样一致性方法和现代的隐式对齐策略。该算法特别适用于点云数据的初对齐阶段，常用于机器人导航、三维重建等领域。此外，SAC-IA在强化学习领域也有同名算法，代表Soft Actor-Critic ...
NDT配准原理
xinxiangwangzhi_的博客
05-29 2970
文章目录NDT预备知识正态分布高斯牛顿法求解非线性最小二乘NDT原理(1)目标函数(2)简化目标函数(3)数值求解（4）算法流程：（5）相比ICP的优势NDT源码解析与其在PCL应用参考资料 NDT预备知识 正态分布 n维正态随机过程中，其概率密度函数为： p(x⃗)=1(2π)D/2∣Σ∣exp⁡(−(x⃗−μ⃗)TΣ−1(x⃗−μ⃗)2)(1) p(\vec{x})=\frac{1}{(2 \pi)^{D / 2} \sqrt{|\boldsymbol{\Sigma}|}} \exp \left(-\f
点云配准的传统算法ICP与NDT概述
点云PCL
03-10 9155
公众号致力于分享点云处理，SLAM，三维视觉，高精地图相关的文章与技术，欢迎各位加入我们，一起交流一起进步,有兴趣的可联系微信：920177957。本文来自点云PCL博主的分享，未经作者允许请勿转载，欢迎各位同学积极分享和交流。什么是点云配准点云配准是指将多个点云数据集在相同坐标系下进行对齐的过程，使得它们在空间中具有一致的位置和姿态。在点云配准中，需要估计点云之间的转换关系，包括平移、旋转和尺度...
PCL学习笔记（二十）-- 随机采样一致性模型
不学会C++不改名
07-27 1432
一、简介 PCL中Sample_consense库实现了随机采样一致性及其繁华估计算法，以及例如平面、柱面等各种常见几何模型，用不同的估计算法和不同的几何模型自由结合估算点云中隐含的具体几何模型的系数，实现对点云中所处的几何模型的分割。线、平面、柱面和球面等模型已经在PCL库中实现，平面模型经常被应用到常见的室内平面分割提取中，比如墙、地板、桌面，其他模型常被应用到根据几何结构检测识别和分割物体中。 二、代码分析 1）首先对两个点云进行定义初始化，并对其中一个点云填充点云数据，作为处理...
【三维点云数据处理】PCL三维点云配准 SACIA
点云兔子的博客
02-23 4088
三维点云粗配准算法SAC_IA
点云配准算法的综述
SYSU_LBY的博客
06-07 1万+
点云配准实际上可以理解为：通过计算得到完美的坐标变换，将处于不同视角下的点云数据经过**旋转平移等刚性变换**统一整合到指定坐标系之下的过程。再通俗一点讲：进行配准的两个点云，它们彼此之间可以通过旋转平移等这种位置变换完全重合，因此这两个点云属于刚性变换即形状大小是完全一样的，只是坐标位置不一样而已。点云配准就是求出两个点云之间的坐标位置变换关系。
点云配准——经典配准算法及配准效果对比
博客内容均来自于团队成员长期以来在科研道路中的心得体会与经验总结，难免存在疏漏或偏差，欢迎大家分享，交流，探讨与指正
11-29 2342
点云配准技术即是通过寻找不同视角下不同点云之间的映射关系，利用一定的算法将同一目标场景的不同点云转换到同一个坐标系下，形成更完整的点云的过程。3D点云配准是是点云处理技术的一个重要组成部分。如何使点云配准方法更加快速准确 已成为一个点云研究的热点和难点。点云配准要应对点云数据的无序性、非结构化、不均匀和噪声等干扰。如何有效地利用已有的信息实现精确、鲁棒的点云配准算法具有重要的研究意义和价值。
基于PCL的NDT点云配准算法实现与实验
因此，在实际应用中，常结合其他粗配准方法（如FPFH特征匹配、SAC-IA随机采样一致性初始对齐）先提供一个较优的初始位姿，再使用NDT进行精配准，形成“粗+精”两级配准策略。 此外，标签中的“算法实现”强调了本...
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