Ceres & PCL：点云姿态优化

最新推荐文章于 2024-12-09 16:32:33 发布
最新推荐文章于 2024-12-09 16:32:33 发布
阅读量287 收藏 3
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： PCL
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/TechPulseZ/article/details/132350528
PCL 专栏收录该内容
40 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
本文介绍了如何结合Ceres和PCL库实现点云姿态优化，以提高点云的质量和准确性。通过定义残差函数、构建优化问题和执行优化，可以得到点云的最优姿态估计，适用于机器人视觉、三维重建等领域。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Ceres & PCL：点云姿态优化

引言

点云（point cloud）是由大量三维点组成的数据集，常用于机器人视觉、三维建模和环境感知等领域。点云姿态优化是将点云数据进行精确的姿态估计和纠正的过程，以提高点云的质量和准确性。在本文中，我们将介绍如何使用Ceres和PCL库来实现点云姿态优化，并提供相应的源代码。

一、点云姿态优化介绍

点云姿态优化旨在通过调整点云的旋转和平移参数，使其与真实世界中的对象匹配。这对于诸如机器人自主导航、三维重建和物体识别等应用非常重要。传统的点云姿态优化方法通常基于迭代最近点（ICP）算法，但这类方法对初始估计值敏感，且容易陷入局部最优解。因此，为了克服这些问题，我们将使用Ceres和PCL库。

二、Ceres库介绍

Ceres是一个开源的、高效的非线性优化库，可用于解决各种优化问题，包括点云姿态优化。它提供了一种灵活的框架，可以通过定义残差函数和优化参数来构建优化问题。Ceres库使用自动微分技术来计算残差函数的导数，从而提高了求解效率。

三、PCL库介绍

PCL（点云库）是一个开源的、具有广泛应用的点云处理库。它提供了各种算法和工具，用于点云数据的获取、滤波、分割、特征提取和配准等任务。PCL库与Ceres库的结合可以实现点云姿态优化。

四、点云姿态优化算法步骤

  1. <
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
Ceres和PCL：点云姿态优化
HackWhisper的博客
08-15 201
点云姿态优化是点云处理的重要环节之一。点云姿态优化是指在三维空间中调整点云的位置和姿态，以使其更好地与场景对齐或满足特定的要求。PCL库提供了处理点云数据的丰富功能，使得点云姿态优化过程更加方便。在点云姿态优化中，PCL库可以方便地读取和处理点云数据，为后续的优化过程提供必要的支持。在点云姿态优化中，Ceres可以用于定义优化问题和求解参数的最优值。以上是关于使用Ceres和PCL库进行点云姿态优化的简要介绍，希望对您有所帮助。(5) 使用Ceres库求解优化问题，获得优化后的点云位置和姿态。
Ceres&PCL 点云姿态优化
dayuhaitang1的博客
08-28 695
Ceres&PCL 点云粗配准
PCL：实现LM非线性最小二乘优化（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
10-06 116
PCL：实现LM非线性最小二乘优化（附完整源码）
pcl 姿态变换 之 旋转平移
weixin_39354845的博客
12-31 1283
最近在做一个点云的项目，姿态的变换是一个很重要的环节，从数学上需要彻底理解这些东西之前一直在使用，但是没有系统的总结过，接着2023年元旦的三天时间好好学习一下，然后在同事面前说自己是数学系的很丢人啊。这几天打算从下面几个方向上来做
PCL 改进的RANSAC算法实现点云粗配准【2024最新版】
热门推荐
点云侠的博客
02-27 37万+
一种改进的RANSAC点云粗配准算法，具体改进见论文：“Pose Estimation using Local Structure-Specific Shape and Appearance Context”
Ceres&PCL点云姿态优化：实现点云姿态优化的源代码示例
BsCplusplus的博客
09-18 311
点云姿态优化是一个关键的任务，它在三维数据处理和计算机视觉领域中具有广泛的应用。在本文中，我们将介绍如何使用Ceres和PCL库来进行点云姿态优化，并提供相应的源代码示例。点云姿态优化的目标是通过调整点云的姿态参数，使其与预期姿态尽可能接近。这对于点云配准、物体识别和姿态估计等任务都非常有用。首先，我们需要安装Ceres Solver和PCL库。您可以从它们的官方网站下载并按照说明进行安装。接下来，我们将介绍如何使用C++编写一个简单的示例程序来执行点云姿态优化。
Ceres&PCL 点云姿态优化（二）
dayuhaitang1的博客
08-29 598
Ceres&PCL 点云粗匹配（二）
点云算法对比ICP、NDT，LM，Ceres-Solver，KDTree，SVM和ComplexYOLO、CenterPoint、PNP
人生得意须尽欢
01-29 9458
YOLOV3 YOLOV4 CenterNet 笔记本 thikpad 960max() X1 1650ti 台式机 1050ti 1：YOLOV3和YOLOV4对比: onnx的输入size trt的输入size必须一样 thindpad GTX 940max int8 yolov4 31ms yolov3 20ms fp16 yolov4 52ms yolov3 47ms fp32 yolov4 53ms yolov3 20ms 1650ti (fp32)
detectozord:利用PointNet + PCL从点云进行目标检测，分类和姿态估计
05-05
该存储库是用于在计算机视觉中使用pcl和tensorflow的沙箱（实验代码） &ldquo;细分&rdquo;是利用pcl从深度传感器中捕获3d点云，应用SAC细分以去除大型平面，通过pcl欧几里德聚类提取从场景中提取细分/数据/模型中预定义3D模型的候选实例，进行分类的管道他们使用点网将其放入预定义的对象集中，然后通过pcl SampleConsensusPrerejective估计其姿势 使用的软件包： python 3.5 x64 https://www.python.org/downloads/release/python-350/ pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.0.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl pip install scipy
平面点云匹配姿态计算
余弦的专栏
11-19 2085
平面点云匹配姿态计算本来想写个ICP的，发现用不着。。#include "stdafx.h" #include <eigen/dense> #include <iostream> #define M_T M_PI / 180 bool getRT(Eigen::MatrixXf src0, Eigen::MatrixXf src1, Eigen::MatrixXf &Rr, Eigen::Matr
SfM三维重建：BA优化【VS2015+OpenCV3.4+PCL1.8+Ceres Solver】
03-15
使用BA优化对SfM三维重建的结果进行非线性优化，环境：VS2015+OpenCV3.4+PCL1.8+Ceres Solver，包含两张图、多张图BA优化代码及images文件。
利用点云进行姿态检测估计
yyd__的博客
07-11 1579
直接保存一下code /* 本段代码主要实现的功能： 1.去除平面 2.去除其他杂乱点云 3.对目标进行有向包围盒计算 4.计算目标重心点;计算旋转矩阵;计算欧拉角ZYX;即先绕Z轴旋转角度，再绕新的Y轴旋转角度，最后绕新的X轴旋转角度 */ #include "ros/ros.h" #include "std_msgs/String.h" #include &lt;pcl/ModelCoefficients.h&gt; #include &lt;pcl/point_ty
pcl使用矩阵变换点云
Scarlett的博客
06-28 1020
pcl 使用矩阵变换（旋转、平移）点云（刚体变换）
Ceres&PCL 曲线拟合
dayuhaitang1的博客
03-26 420
Ceres&PCL 曲线拟合
Ceres&PCL 加权四阶多项式曲线拟合（二）
dayuhaitang1的博客
11-19 114
Ceres&PCL 加权四阶多项式曲线拟合（二）
PCL 点云配准-刚性目标的鲁棒姿态估计（粗配准）
纵马踏花向自由
10-17 1211
在点云配准中，刚性目标的鲁棒姿态估计是一种常用于粗配准的方法，能够将带有噪声、遮挡或部分丢失的物体与场景进行配准。本次使用的是基于RANSAC的先验采样一致性配准（Sample Consensus Prerejective）算法，通过提取FPFH特征，结合RANSAC随机采样与一致性检查，从而实现配准。
SLAM Eigen/Sophus/ceres/g2o/PCL开发库安装与使用 --持续更新
一米阳光
12-26 2155
写在前面
PCL点云：点云显示&观察视角姿态
weixin_42585456的博客
11-06 8546
导入头文件 #include &lt;iostream&gt; #include &lt;pcl/point_cloud.h&gt; #include &lt;pcl/visualization/pcl_visualizer.h&gt; 该段代码用来测试角度 红色是X轴，绿色是Y轴，蓝色是Z，也就是说PCL点云库中使用的是右手三维坐标系 //创建点云对象指针和引用 pcl::PointCloud&lt;pcl::PointXYZ&gt;::Ptr cloud_ptr(new pcl::Poi.
如何进行点云姿态调整优化？
**My Coding Family**
12-09 1018
有大量牙齿点云模型，每个模型的形态都有区别，初始姿态（在世界坐标系下的姿态）各不相同，但是需要将任意模型变换到“标准姿态”，“标准姿态”如图2所示 图1图2上面是使用meshlab可视化模型的，这个“标准姿态”是个人定义的，要求牙齿的正朝向与Z轴正向一致，x轴横穿牙弓，不太好描述，具体还是看第二张图，需要计算的就是从原始任意姿态到标准姿态下的刚性变换矩阵，每个点云模型都有一些区别（与年龄和性别有关），但是都有类似的牙弓形状，他们的初始位姿也不相同，分布在世界坐标系的各个位置 目前已经尝试过一些方法，使用深度
sick点云图像的拼接
最新发布
03-27
&lt;think&gt;好的，用户之前问过如何实现点云拼接，现在又问到SICK点云图像的拼接。我需要先确认SICK是什么。SICK是一家生产工业传感器的公司，他们的激光雷达和3D摄像头常用于工业自动化。用户可能指的是使用SICK设备获取的点云数据如何进行拼接。 用户之前的问题已经涵盖了通用点云拼接的步骤，但这里可能更关注SICK设备特有的问题。比如，SICK传感器的数据格式、精度、应用场景等。需要补充针对SICK设备的注意事项，比如数据接口、参数设置或者配套软件。 用户可能在实际操作中遇到了问题，比如如何利用SICK的SDK或者工具进行预处理，或者他们的数据是否有特殊之处。需要回答时结合通用流程，但强调SICK相关的具体方法，比如使用SICK的软件进行校准或数据导出。 还要注意用户可能的背景，可能是工业自动化领域的工程师，需要具体的解决方案，而不仅仅是理论步骤。因此，要推荐SICK的官方工具和常见库如PCL、Open3D如何处理他们的数据。同时，是否需要考虑实时性、高精度要求，或者环境因素如振动、温度的影响。 另外，用户之前的相关问题涉及工具库、尺度差异和深度学习方法，可能在SICK的场景下，这些问题的答案是否有不同。例如，SICK设备可能已经内置了某些配准功能，或者在使用深度学习时需要注意数据集的特定性。 需要确保回答结构清晰，分步骤说明，并补充SICK特有的预处理、配准和融合步骤。可能还需要提到如何利用SICK的硬件特性，比如高频率扫描或高精度，来优化拼接效果。最后，检查是否需要提醒用户注意设备校准、同步触发等实际操作中的问题。&lt;/think&gt;点云拼接在工业应用中常涉及 **SICK 传感器**（如激光雷达或3D摄像头）生成的点云数据。SICK 设备的点云拼接需结合其硬件特性与数据处理方法，以下是具体实现流程和注意事项： --- ### **SICK 点云拼接的核心步骤** #### **1. 硬件配置与数据采集** - **同步触发**：多台 SICK 传感器需通过硬件（如PLC）或软件同步触发，确保时间一致性，避免运动畸变。 - **坐标系标定**：预先标定各传感器的相对位置（外参），可通过棋盘格靶标或自动标定工具完成。 - **数据格式处理**：SICK 设备输出多为 `.csv` 或二进制格式，需转换为通用点云格式（如 `.pcd` 或 `.ply`）。 #### **2. 数据预处理（SICK 特有优化）** - **噪声过滤**：SICK 传感器在工业环境中易受粉尘、振动干扰，需使用 **统计离群值移除（SOR）** 或 **半径滤波**。 - **动态目标剔除**：若场景中有移动物体（如传送带上的产品），需结合时序分析或背景建模去除干扰点。 #### **3. 特征提取与配准** - **线-面特征增强**：SICK 激光雷达擅长捕捉平面和边缘，可提取 **平面法向量**、 **边缘曲率** 作为特征。 - **改进型 ICP**：针对 SICK 高精度但低点云密度的特点，采用 **点-面 ICP** 或 **NDT（正态分布变换）** 提升配准鲁棒性。 - **多传感器融合**：若搭配 RGB 摄像头，可结合 **颜色直方图** 或 **纹理特征** 辅助配准。 #### **4. 全局优化与融合** - **闭环检测**：在长距离扫描中，使用 **图优化（g2o、Ceres）** 消除累积误差。 - **体素融合**：对重叠区域进行 **体素化降采样**，避免数据冗余。 --- ### **SICK 点云拼接的挑战与解决方案** | **挑战** | **解决方案** | |-------------------------|-----------------------------------------------------------------------------| | **低点云密度** | 使用基于特征的配准（如 FPFH）而非点对点 ICP | | **动态工业环境干扰** | 引入时序滤波（如 Kalman 滤波）或深度学习动态分割模型 | | **多传感器标定误差** | 采用在线标定算法（如 LiDAR-LiDAR 外参自标定） | | **实时性要求** | 使用 GPU 加速（CUDA）或 SICK 官方库（如 `LMS1xx` SDK）优化计算 | --- ### **推荐工具与库** 1. **SICK 官方工具** - **SensorIntegrationPlatform (SIP)**：用于多传感器同步与数据采集。 - **LMS1xx/5xx SDK**：提供底层 API 直接读取点云数据。 2. **开源库** - **PCL (Point Cloud Library)**：实现滤波、配准、融合全流程。 - **ROS (Robot Operating System)**：通过 `lidar_align`、`loam` 等包实现实时拼接。 3. **工业软件** - **CloudCompare**：手动调整配准结果。 - **MATLAB Lidar Toolbox**：快速验证算法。 --- ### **典型应用场景** - **物流分拣**：多视角拼接包裹点云以计算体积和姿态。 - **产线检测**：拼接焊接缝或装配件的完整3D模型。 - **AGV 导航**：实时拼接环境点云构建动态地图。 --- ### **注意事项** - **温度漂移**：SICK 激光雷达在高温环境下可能发生零点漂移，需定期校准。 - **反射率影响**：高反光表面（如金属）可能导致点云缺失，可调整扫描角度或添加偏振滤光片。 - **数据带宽**：多传感器并行时需确保网络带宽（如千兆以太网）满足实时传输需求。 若需进一步探讨具体场景（如室内/室外、静态/动态），可提供更多细节以优化方案！
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值