PCL 点到面的ICP精确配准算法

最新推荐文章于 2025-01-18 09:19:59 发布
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点到面的ICP是一种精确的点云配准算法，通过最小化点云中每个点到目标平面的垂直距离来找到最优变换矩阵。算法包括目标点云的表面重建、迭代优化过程，最终实现点云的精确对齐。实验结果显示，该算法能有效提高点云配准的准确性，在相关领域有广泛应用。

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PCL 点到面的ICP精确配准算法

ICP (Iterative Closest Point) 是一种常用的点云配准算法，用于将两个或多个点云数据集对齐。在其中的一种变种——点到面的ICP（Point-to-Plane ICP）中，我们试图通过最小化点云中每个点到目标平面的垂直距离，实现更加精确的配准结果。本文将介绍点到面的ICP算法的原理，并提供相应的源代码。

  1. 引言
    点云数据是以点的形式表示的三维空间对象。在许多领域中，如计算机视觉、机器人以及三维重建等，点云配准是一个关键的任务。ICP算法是一种经典的点云配准方法，它通过找到两个点云之间的最优变换矩阵来实现对齐。

  2. 点到面的ICP原理
    在点到面的ICP中，我们假设目标点云是由一个平面构成的。将待配准点云中的每个点投影到该平面上，然后计算点到平面的距离，最小化这些距离就可以得到最优的变换矩阵。

下面是点到面的ICP算法的步骤：

（1）对目标点云进行表面重建，生成法向量。

import pcl

# 目标点云的表面重建
target_cloud = pcl.PointCloud(
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点云侠的博客
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非线性优化的点到面的ICP算法
PCL 点云配准：点到面的ICP算法
ByteEchoX的博客
08-15 657
点到面的ICP算法通过利用点云表面的法线信息来进行配准，相比于传统的点对点ICP算法，它能更好地处理点云之间的旋转和尺度变化，提高配准的精度和准确性。接着，通过点云法线估计方法估计出源点云的法线信息。ICP算法的核心思想是在两个点云数据集之间寻找最佳转换矩阵，使得点云之间的距离最小化。而点到面的ICP算法则是ICP的一种改进版本，它利用点云表面的法线信息来提高配准的精度和准确性。总结而言，点到面的ICP算法是一种改进版的点云配准算法，通过利用点云表面的法线信息来提高配准的精度和准确性。
点到面的ICP算法
taifyang的博客
04-25 4919
其中是源点，是对应的目的点，是处的单位法线向量。该式没有解析解，我们只能使用非线性最小二乘的方法求解，为了加快求解，有研究者发现当两个输入表面之间的相对方向较小时，可以使用近似的方法来有效地求解的线性最小二乘法近似非线性优化问题。使用点到平面（point-plane）误差度量的迭代最近点 (ICP) 算法已被证明比使用点到点（point-point）误差度量的算法收敛得更快。在 ICP 算法的每次迭代中，产生最小点到平面误差的相对位姿变化通常使用标准的非线性最小二乘法来解决。多次迭代后直到算法收敛。
PCL 点到面的ICP算法【2024最新版】
点云侠的博客
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经典的点到面的ICP算法。博客长期更新，本文最新更新时间为：2024年10月18日。
点到面的icp算法精配准
twnkie的博客
11-02 992
在传统的点到点 ICP 中，我们直接最小化源点云和目标点云之间的欧几里德距离。然而，这种方法可能会对噪声或点云分布不均产生敏感性。在点到面的 ICP 中，算法将源点投影到目标点云的局部平面上，最小化正交于平面的距离。这样可以更加鲁棒地处理噪声，并且在某些情况下（如点云的表面较为光滑时）提高配准精度。
PCL 线性最小二乘法优化的点到面ICP精配准算法
m0_51204289的博客
10-22 1144
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。
【C++PCL】点云处理ICP配准
weixin_45196569的博客
06-04 317
ICP算法是一种点云配准算法，通过将待配准点云空间坐标转换到目标点云空间坐标系中，实现点云精确配准的目的。该算法的核心思想：首先，寻找待配准点云和目标点云之间的对应点对集合；然后，利用四元数法求取刚体变换矩阵，以实现对待配准点云的空间位置进行更新；最后，通过反复迭代更新待配准点云的位置，直到满足设定的阈值或迭代次数上限，从而实现点云配准。ICP算法的计算复杂度较高，但可以达到较高的精度和鲁棒性。假设待配准点云P和目标点云Q，数目分别为NM。令最大迭代次数为K。
PCL 点云配准 点到面ICP算法（精配准）
纵马踏花向自由
10-18 915
ICP (Iterative Closest Point) 算法是一种用于点云配准的常见方法，它通过迭代来寻找两个点云之间的刚体变换关系。本文实现了基于KD树加速的点到面ICP算法，该算法在精度配准中比点到点ICP效果更好。此算法通过使用点云的法线信息来提高点云配准的精度。
PCL 线性最小二乘法优化的点到面ICP精配准算法【2024最新版】
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基于线性最小二乘的点到平面距离累计最小约束对应点到平面的距离计算加入法向量约束。
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ICP_点到面几何特征
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ICP fit points in data to the points in model. Fit with respect to minimize the sum of square errors with the closest model points and data points.
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所在平面所在平面。
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点面ICP配准
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点面ICP配准一般用在三维重建的全局建图线程上，会慢一点但效果好，所以频率会低，点点ICP配准一般用在追踪线程，用法见LOAM； 根据下面的文章，点面ICP比点点ICP多一个法向量，有的非刚性配准也用到这样的公式。 Point-to-Plane ICP算法的线性近似求解 - 简书 ...
c++PCL库点到面ICP配准
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03-15
### C++ 和 PCL 实现点到面的 ICP 配准 在使用 Point Cloud Library (PCL) 进行点云处理时，点到平面（Point-To-Plane, PTP）ICP 是一种常见的迭代最近点算法变体。它通过最小化点与其对应法线之间的距离来提高配准精度[^1]。 以下是基于 C++ 的 PCL 库实现点到面 ICP 配准的一个简单教程： #### 准备工作 确保已安装并配置好 PCL 库环境，并链接必要的头文件和库文件。以下是一个基本的例子展示如何设置输入数据以及执行点到面 ICP 配准过程。 ```cpp #include <iostream> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/features/normal_3d.h> #include <pcl/filters/filter.h> #include <pcl/registration/icp.h> int main() { // 加载源点云和目标点云 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr source(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr target(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("source_cloud.pcd", *source) == -1 || pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("target_cloud.pcd", *target) == -1) { std::cerr << "Error loading cloud files." << std::endl; return (-1); } // 计算法向量 pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> ne; pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>()); ne.setSearchMethod(tree); ne.setRadiusSearch(0.03); // 设置搜索半径 pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr source_normals(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>); pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr target_normals(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>); ne.setInputCloud(source); ne.compute(*source_normals); ne.setInputCloud(target); ne.compute(*target_normals); // 创建带有法向量的点云结构 pcl::PointCloud<pcl::PointNormal>::Ptr source_with_normal(new pcl::PointCloud<pcl::PointNormal>); pcl::PointCloud<pcl::PointNormal>::Ptr target_with_normal(new pcl::PointCloud<pcl::PointNormal>); concatenateFields(*source, *source_normals, *source_with_normal); concatenateFields(*target, *target_normals, *target_with_normal); // 执行点到面 ICP pcl::IterativeClosestPointNonLinear<pcl::PointNormal, pcl::PointNormal> icp; icp.setMaximumIterations(50); // 设定最大迭代次数 icp.setTransformationEpsilon(1e-9); // 转换误差阈值 icp.setEuclideanFitnessEpsilon(1e-6); // 对应点间欧氏距离阈值 icp.setInputSource(source_with_normal); icp.setInputTarget(target_with_normal); pcl::PointCloud<pcl::PointNormal>::Ptr final_aligned(new pcl::PointCloud<pcl::PointNormal>()); icp.align(*final_aligned); if (icp.hasConverged()) { Eigen::Matrix4f transformation_matrix = icp.getFinalTransformation(); std::cout << "ICP converged with fitness score: " << icp.getFitnessScore() << std::endl; std::cout << "Transformation matrix:" << std::endl; std::cout << transformation_matrix << std::endl; } else { std::cerr << "ICP did not converge!" << std::endl; } } ``` 上述代码展示了完整的流程，包括加载点云、计算法向量、组合点与法向量字段以及运行 `pcl::IterativeClosestPointNonLinear` 来完成点到面 ICP 配准[^2]。 #### 关键参数说明 - **setMaximumIterations**: 控制 ICP 算法的最大迭代次数。 - **setTransformationEpsilon**: 当两次连续变换矩阵的变化小于该值时认为收敛。 - **setEuclideanFitnessEpsilon**: 如果当前匹配结果中的平均欧式距离低于此值，则停止优化。 #### 法向量估计的重要性 为了使点到面 ICP 正常运作，必须提供精确的表面法向量信息。这通常可以通过局部邻域内的协方差分析得到[^3]。 ---
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