点云从入门到精通技术详解100篇-点云配准算法及其在工件位姿估计中的研究与应用（续）

最新推荐文章于 2024-11-13 18:24:47 发布
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分类专栏： 点云从入门到精通技术详解100篇 文章标签： 算法 人工智能 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/getusushu/article/details/133669046
本文深入探讨点云配准算法，包括HFCM-PSO的粒子表示和适应度函数，以及在三维工件位姿估计中的应用。介绍了点特征描述如PFH、FPFH和IGFH，并详细阐述了点云的粗配准和精配准算法，特别是ICP算法。最后，通过实验和评价指标展示了配准效果的分析。

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本文篇幅较长，分为上下两篇，上篇详见 点云配准算法及其在工件位姿估计中的研究与应用

3.4.1 粒子表示

在粒子群算法中，一个粒子位置代表候选解，在执行过程中，每次迭代都通过
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点云从入门到精通技术详解100篇-基于点云配准的无纹理堆叠物体 6D 位姿估计（下）
getusushu的博客
01-19 762
同相机坐标系的变换矩阵。其次对每一个相机所拍摄的物体图像采用图像分割、面积滤波以及 Super-4PCS 粗定位等算法获取重合度较高的粗配准结果。5-5 所示，图中绿色点云数据为主视角拍摄结果，蓝色点云数组为辅助视角所得结 果，配准后合并至同一坐标系下。贴合，定位精确度更高。两个相机近距离平行角度拍摄物体时，两相机获取图像差异的不大，会导致多视角位。单相机图像的定位结果作为传统方法结果，将双相机位姿融合后结果作为本文改进方。个以上的相机标定时，首先选定一个视角作为主视角，将主视角相机分别与其他视角。
点云从入门到精通技术详解100篇-点云配准算法及其在工件位姿估计中的研究与应用
getusushu的博客
10-09 1099
随着三维信息技术的飞速发展，机器人的使用范围越来越宽广。机器视觉技术作为机器人的核心技术，近年来在制造业分拣、检验、装配等行业中逐渐被应用[1]。传统的视觉技术通常是针对二维图像进行研究的一些算法和应用[2]。尽管三维视觉技术[3,4]的兴起晚于二维（2D）视觉技术[5,6]，但在三维空间中执行一些复杂的视觉任务时，其具有二维视觉所不具备的一些优势，逐渐取代二维视觉的位置。例如，三维点云可以提供大量的几何信息，如三维坐标、曲率变化、表面法线、深度边界等[7]。
论文总结（三）基于点云配准的位姿估计
weixin_47151388的博客
05-21 5289
论文总结（三）基于点云配准的位姿估计
点云的位姿估计
最新发布
weixin_41150257的博客
11-13 860
定义：点云的位姿估计是指通过一系列算法和技术，根据物体的点云数据（即物体表面上的大量离散点的集合）来估计物体的三维位置和姿态。重要性在机器人抓取领域，通过精确估计物体的位姿，可以实现机器人对物体的准确抓取和操作。在增强现实领域，将虚拟元素叠加在真实物体上，并保持与物体的相对位姿不变，为用户提供更加沉浸式的体验。在自动驾驶和无人机导航等领域，实时估计周围物体的位姿有助于实现安全、准确的路径规划和避障。
点云从入门到精通技术详解100篇-基于几何特征的三维点云配准
getusushu的博客
09-09 728
在现实生活中，二维图像无法描述三维模型的信息，满足不了人们的实际需要。因为二维检测系统所获取到的数据，一般只有平面信息，缺少了深度方面的信息。由 于三维点云数据比二维图像拥有更丰富的对象或场景信息，并且点云也能用更小的空 间来储存更简单的信息数据。所以人们的专注点逐渐转向了三维，与三维点云相关的 技术也因此应运而生、蓬勃发展。随着三维激光扫描技术的迅猛发展，出现了众多的 三维点云数据获取设备，如Kinect设备、激光雷达。三维点云配准技术在三维图像处 理技术中起到了至关重要的作用。
点云从入门到精通技术详解100篇-基于点云配准的无纹理堆叠物体 6D 位姿估计（中）
getusushu的博客
01-18 236
凹连接平面的边缘点剔除后再使用超像素分割，从而避免超像素跨越物体边界；物体表面法向量的角度动态调整超像素区域的大小，能有效改善超像素跨越物体边界。表，然后判别邻接超像素的凹凸性合并所有凸连接超像素形成分割结果，本章局部凹。连续的情况，此时判别邻接超像素的凹凸性没有意义，这种邻接情况应被剔除。示，当相机从顶端拍摄两高度相同的物体时，由于两物体顶面的法向量方向相同，通过改进超像素聚类的特征向量，增加了曲率特征使超像素更好的依附于物体。割速度，提出了基于超像素的距离变换和分水岭分割算法来实现快速分割。
点云从入门到精通技术详解100篇-基于点云配准的无纹理堆叠物体 6D 位姿估计
getusushu的博客
01-17 763
但机器人对复杂环境的感知和理解能力远不及人类，这极大的限制了机器人的应用场。准确的物体实例分割能够显著减少定位算法的计算量，提升。定位结果的可靠性和准确度，但现有分割算法应用于复杂堆叠情况下的物体实例分割。数量小，同种方法可有效针对一类物体完成分割，但是无法适用于背景复杂多变的场。基于学习类的方法将大量标注好分割结果的样本输入网络训练，完成训练后即可。的变化提取物体的边缘点，其次将物体的边缘点联合形成封闭轮廓，将每个封闭轮廓。基于边缘提取的分割算法缺点在于，分割多面体时会沿棱边将同一物体划分为不。
点云从入门到精通技术详解100篇-基于几何特征的三维点云配准（续）
getusushu的博客
09-10 447
由于用二次误差进行模型简化，是在网格模型的基础上处理的是点面信息。所以 在进行基于二次误差代价的点云配准之前，我们要通过一定的方法把点云模型进行网 格化。这个过程可以用meshlab软件完成，也可以利用程序来实现。
点云从入门到精通技术详解100篇-低重叠率三维点云配准及点云数据一体化处理系统开发
getusushu的博客
10-08 912
于特征的配准算法精度较高，特征检测的性能决定了点云配准的质量，常用的特征有点、对方向以及在点的球形邻域内的点对之间的距离，是在点特征直方图基础上的简化算法，维点云，凭借点云配准技术将部分重叠的点云拼接，从而得到被测物体或场景的完整点。在文物修复方面，可以通过点云配准，实现。文物的三维重建，还原文物的完整立体结构，为保存历史文物数据、推动文物的应用研。云，它们的重叠部分点云信息量很少，能提取的特征有限，处理起来耗费时间长且容易。本文主要研究的是点云的成对配准，目前点云配准算法的层出不穷，按照搜索点的范围。
点云库PCL学习——位姿估计
zzh_AI的博客
07-02 4052
#include <Eigen/Core> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/common/time.h> #include <pcl/console/print.h> #include <pcl/features/nor...
基于PCA的点云位姿估计与粗拼接，matlab实现
04-04
使用主元分析法PCA对两片点云数据作粗略的拼接配准，可以作为ICP算法的预处理步骤。尝试规定了PCA主元向量的朝向。附带ply文件格式的bunny多视角数据。
点云配准求物体的6D姿态（转）
weixin_39455125的博客
01-02 2021
点云配准其实也是求点云到点云的变换，也就是一组R和T 1.输入为完整点云： 有了完整点云之后，可以使用ICP类方法得到精确位姿，就不需要CNN了，但这类方法受到初始位姿影响，初始位姿好，ICP结果就好； CNN估计的结果可以用ICP再refine；CNN类方法可能速度更快，或者对噪声的鲁棒性更强 2.输入为单面点云（如单幅RGBD计算得出的）： 1）直接使用ICP效果不会太好，因为ICP适用于两片点云重合区域较大，而且初始位姿比较好的情况； 2）将部分点云和完整模型匹配的话，可以随机从多个姿态下和模型ICP
点云从入门到精通技术详解100篇-基于粒子群优化的点云配准(续)
getusushu的博客
09-25 362
部存在大量的离群值；仪精度和人为干涉等因素的影响，所以采集到的数据中往往存在大量的离群值和噪。的主要优点在于可以充分利用点云数据中的拓扑结构，所以基于图优化的点云配准。点云之间的对应关系；基于图匹配的点云配准可以充分的利用点云之间的拓扑结构。点云配准算法作为计算机视觉一种基础的数据处理算法，经过近几十年的发展，云配准算法一种里程碑式的算法，已经成为一种最常用的点云配准算法；近年来，基于图优化的点云配准算法俨然成为一个研究热点，基于图匹配的点云。的点云配准方法在有良好的初始对应时，往往可以精确的寻找到。
点云从入门到精通技术详解100篇-散乱点云法向量估计
getusushu的博客
09-08 423
声、离群点以及密度变化鲁棒性的同时，进一步提高算法在尖锐特征处法向量估计的准确性，向量估计的结果，并且对不同类型的模型具有较强的适应性。的泛化能力对点云进行处理，对噪声、离群点和密度变化具有很强的抵御能力。的一个基本问题在于，所选取的邻域点中可能包含了多余一个曲面片的数据点，进而导致所。法向量是点云数据的重要属性，准确的法向量对很多点云处理算法都至关重要：在基于。尖锐特征往往是两个曲面片的交线或多个曲面片的交角，其包含了丰富的曲面信息，并。点的渲染技术中，显示效果的很大程度上取决于法向量的准确程度；
十一. 点云入门到精通:配准
分享嵌入式,移动端,智能应用,数据库等专业板块,记录知识碎片！！！
12-19 293
点云入门到精通:配准算法以及相关概念入门级实例精通级实例其他应用实例 算法以及相关概念 入门级实例 精通级实例 其他应用实例
基于主成分分析（PCA）的点云位姿估计与粗拼接
Byte_O_O的博客
09-09 656
通过估计点云之间的相对位姿，可以将多个点云进行拼接，生成一个更完整和准确的三维模型。本文介绍了一种基于主成分分析（PCA）的方法，用于点云位姿估计和粗拼接，并提供了相应的MATLAB代码实现。假设第一个点云为P，第二个点云为Q，它们的质心分别为p_center和q_center。点云位姿估计的目标是找到两个点云之间的刚性变换，即旋转和平移矩阵，使得两个点云之间的对应点之间的距离最小。点云粗拼接的目标是将两个点云进行对齐，使得它们之间的重叠区域最大化。使用上述代码，您可以将两个点云P和Q作为输入，然后调用。
【点云论文速读】6D位姿估计
点云PCL
05-24 3047
点云PCL免费知识星球，点云论文速读。 标题：MoreFusion: Multi-object Reasoning for 6D Pose Estimation from Volumetric Fusion 作者：Kentaro Wada, Edgar Sucar, Stephen James 星球ID：wl_华科_点云处理_目标识别 欢迎各位加入免费知识星球，获取PDF论文，欢迎转发朋友圈分享快乐。 ●论文摘要 机器人与其他智能设备需要根据自身搭载的视觉系统实现高效的目标级场景表达以进行接触、物理、遮挡等
点云从入门到精通技术详解100篇-基于点云配准技术的 精确放疗定位（续）
getusushu的博客
03-02 198
结构信息，在网络的深层可以提取到语义等复杂的高层信息，但越复杂的特征越能体。即利用点对之间的相对位置关系构建点的局部邻域图，有效的利用了点云数据。的空间信息，添加注意力模块后动态更新点云的局部邻域图，提取信息量最大的点用。对平均误差值越小，说明旋转矩阵预测值误差越小；具有三维信息的人体点云数据，但由于相机的视野范围有限，无法一次性获取完整的。体点云体型进行改变，模拟出放疗后的患者人体点云，在此基础上，由于每次患者放。疗的位置都不尽相同，为模拟真实的放疗环境，本文将放疗前的患者人体点云进行一。
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