扫描匹配算法的使用（二）

（续前）

五、使用NDT对齐概述

在3D中，网格空间是由立方体而不是正方形组成的
PDF现在是三维的，因为PDF的方程可以推广到任何维度。q变成3x1，而中心向量的和变成3x3。
g现在是6x1, H现在是6x6
Δp的计算仍然与2D情况相同

 

使用NDT进行对齐

现在已经实现了ICP，在下一个练习，进行相同的操作实现NDT。PCL中NDT的建立与ICP的步骤非常相似，但有一些不同。 首先让我们看看sm2-main.cpp中的NDT头函数，并将其与之前使用的sm1-main.cpp中的ICP头函数进行比较。

//NDT
Eigen::Matrix4d NDT(pcl::NormalDistributionsTransform<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ> ndt, PointCloudT::Ptr source, Pose startingPose, int iterations)

//ICP
Eigen::Matrix4d ICP(PointCloudT::Ptr target, PointCloudT::Ptr source, Pose startingPose, int iterations)

 这两个函数的不同之处在于，来自ICP的目标参数现在在NDT中是一个ndt对象。具有点云图输入和集合空间分辨率的ndt对象只在开始时设置一次，然后传递给NDT函数使用。在sm2-main.cpp中，已经定义ndt对象。

pcl::NormalDistributionsTransform<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ> ndt;