双SOTA分享 | RegFormer:基于投影感知的点云配准新方案!

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今天自动驾驶之心邀请来了上海交通大学研究生—刘久铭,为大家分享ICCV2023中稿的点云配准新方案RegFormer!

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### 点云与 ICP 算法概述 ICP(Iterative Closest Point)算法是一种经典的点云方法,广泛用于三维重建、SLAM 和姿态估计等领域。该算法通过迭代优化来最小化两个点云之间的欧氏距离,通常涉及旋转和平移变换以实现对齐[^2]。 在处理 KITTI 数据集时,ICP 算法可以用于估计两帧点云之间的相对位姿(旋转矩阵 R 和平移向量 T),从而实现点云和运动估计。 ### KITTI 数据集简介 KITTI 数据集是自动驾驶领域常用的数据集之一,包含多传感器数据(如激光雷达、相机、IMU 等)。其中,Velodyne 提供的点云数据为 3D 点坐标(x, y, z),通常以 `.bin` 文件格式存储。每帧点云表示一个时刻的 LiDAR 扫描结果。 ### 使用 ICP 处理 KITTI 数据集的步骤 #### 1. 数据预处理 首先需要读取 KITTI 数据集中两帧点云数据,并进行必要的预处理: ```python import numpy as np def read_bin_file(file_path): # 读取 .bin 文件并转换为 Nx3 的点云数组 point_cloud = np.fromfile(file_path, dtype=np.float32) point_cloud = point_cloud.reshape(-1, 4)[:, :3] # 去除强度信息 return point_cloud ``` #### 2. 初始对齐 由于 ICP 对初始位置敏感,建议使用粗方法(如特征匹或地面真值位姿)提供初始变换矩阵。例如,在 KITTI 中可以使用提供的 `poses.txt` 文件中的位姿作为初始估计。 #### 3. 应用 ICP 算法 以下是一个基于 Open3D 的 ICP 实现示例: ```python import open3d as o3d def icp_registration(source, target, initial_transform=None): source_pcd = o3d.geometry.PointCloud() target_pcd = o3d.geometry.PointCloud() source_pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(source) target_pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(target) threshold = 0.2 # 距离阈值 if initial_transform is None: initial_transform = np.identity(4) reg_p2p = o3d.pipelines.registration.registration_icp( source_pcd, target_pcd, threshold, initial_transform, o3d.pipelines.registration.TransformationEstimationPointToPoint(), o3d.pipelines.registration.ICPConvergenceCriteria(max_iteration=200) ) transformation = reg_p2p.transformation fitness = reg_p2p.fitness inlier_rmse = reg_p2p.inlier_rmse return transformation, fitness, inlier_rmse ``` #### 4. 获取后的点云和位姿 应用上述函数后,可以获取当前帧相对于目标帧的变换矩阵,并将源点云变换到目标坐标系中: ```python transformation_matrix, _, _ = icp_registration(source_points, target_points, initial_transform) aligned_source = source_points @ transformation_matrix[:3, :3].T + transformation_matrix[:3, 3] ``` #### 5. 可视化结果 Open3D 提供了可视化功能,可用于查看效果: ```python def visualize_registration(source, target, transformation): source_pcd = o3d.geometry.PointCloud() target_pcd = o3d.geometry.PointCloud() source_pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(source) target_pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(target) source_pcd.paint_uniform_color([1, 0, 0]) # 红色表示源点云 target_pcd.paint_uniform_color([0, 1, 0]) # 绿色表示目标点云 source_pcd.transform(transformation) o3d.visualization.draw_geometries([source_pcd, target_pcd]) ``` ### 注意事项 - **初始变换**:ICP 算法对初始变换非常敏感,若初始位姿偏差较大可能导致收敛失败。 - **降采样与滤波**:为提高效率,可在前对点云进行降采样或使用体素滤波。 - **异常值剔除**:ICP 对异常值敏感,可结合 RANSAC 或统计滤波进行预处理。 - **大规模场景限制**:ICP 在大规模点云或远距离场景下可能不适用,此时可考虑深度学习方法如 RegFormer[^3]。 ### 性能评估指标 - **Fitness Score**:表示后重叠区域的比例,值越大越好。 - **Inlier RMSE**:表示内点的均方根误差,越小越好。 ---
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