PointCloudLib 点云配准LM-ICP算法实现 C++版本

已于 2024-06-25 16:45:51 修改
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分类专栏： halcon3d PCL点云处理 深度神经网络 点云处理 PCL库 Open3D库 Point++模型使用 文章标签： 算法 3d 平面 计算机视觉
于 2024-05-20 17:21:44 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/linux_huangyu/article/details/139070218
本文介绍了LM-ICP算法在点云配准中的应用，这是一种通过引入Levenberg-Marquardt优化提高ICP算法精度和收敛性的方法。在点云配准领域，LM-ICP算法被广泛使用，用于将两个点云对齐和匹配。文章包括算法原理、代码运行及注意事项，讨论了非线性最小二乘问题的解决策略，并强调了配准过程中的关键步骤和挑战。

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0.实现效果

上图中，紫色点云是源点云，蓝色点云是目标点云，绿色点云是源点云经过齐次变换矩阵后的点云，可以看出和目标点云重合度非常高。

1.算法原理

LM-ICP（Levenberg-Marquardt Iterative Closest Point）算法是一种在点云配准领域广泛使用的技术，它是ICP（Iterative Closest Point）算法的一种改进版本。ICP算法是一种通过迭代寻找两个点云之间最优变换矩阵的方法，用于将两个或多个点云进行对齐和匹配。而LM-ICP算法则通过引入Levenberg-Marquardt优化算法来提高ICP算法的精度和收敛性。

Levenberg-Marquardt优化算法（也称为列文伯格-马夸尔特法）是一种用于求解非线性最小二乘问题的优化算法。它结合了梯度下降法和高斯-牛顿法的优点，能够在迭代过程中自适应地调整步长，从而更快地收敛到最优解。

该算法的原理主要是通过迭代的方式来寻找非线性最小二乘问题的最优解。在每一次迭代中，算法会计算函数在当前参数值下的一阶导数和二阶导数（或近似值）ÿ

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KD-ICP（基于KD树的ICP）算法 是 ICP（Iterative Closest Point）算法 的一种改进形式，主要通过 KD树（K-Dimensional Tree） 加速最近邻搜索，显著提高了ICP算法的配准效率。KD树的使用使得ICP在处理大规模点云数据时具备更高的性能，因为KD树能够在多维空间中快速找到最近邻点。相比于传统ICP，KD-ICP更适用于实时3D点云处理以及大型点云数据的配准。
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本文将介绍如何使用点云库（PCL）实现一种改进的ICP算法——LM-ICP（Levenberg-Marquardt ICP）算法，并给出相应的源代码。LM-ICP算法通过引入Levenberg-Marquardt优化算法，提高了ICP算法的精度和收敛性，适用于处理包含噪声、缺失数据和非刚性形变等问题的点云配准任务。LM-ICP算法是ICP算法的一种改进方法，它通过引入Levenberg-Marquardt优化算法来提高ICP算法的精度和收敛性。点云精配准：基于 PCL 的LM-ICP算法实现。
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采用C++实现ICP（Iterative Closest Point，迭代最近点）算法，借助了PCL库实现点云基本变换、KD-tree以及可视化部分，核心迭代部分没有调用PCL的api。代码在KD-tree搜索部分采用了openmp加速优化，在适当的数据集下运行速度能超过PCL自带的ICP算法配准api。 ICP算法的原理和推导，网上有很多，在此不赘述。下面链接是我觉得讲的比较详细的，可以参考： 三维点云配准 – ICP 算法原理及推导 ICP算法公式推导和PCL源码解析 另外，本文的代码实现过程还参考了：
lm-icp经典论文
02-13
lmicp经典论文，描述了2d及3dicp拼接算法的原理及流程，在计算机视觉，点云处理等领域具有极高的借鉴意义
icp的源代码
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著名的迭代就近点算法（icp）的源代码，在20世纪80年代中期，很多学者开始对点集数据的配准进行了大量研究。1987年，Horn[1]、Arun[2]等人用四元数法提出点集对点集配准方法。这种点集与点集坐标系匹配算法通过实践证明是一个解决复杂配准问题的关键方法。1992年，计算机视觉研究者Besl和Mckay[3]介绍了一种高层次的基于自由形态曲面的配准方法，也称为迭代就近点法ICP（Iterative Closest Point）。以点集对点集（PSTPS）配准方法为基础，他们阐述了一种曲面拟合算法，该算法是基于四元数的点集到点集配准方法。从测量点集中确定其对应的就近点点集后，运用Faugera和Hebert提出的方法计算新的就近点点集。用该方法进行迭代计算，直到残差平方和所构成的目标函数值不变，结束迭代过程。ICP配准法主要用于解决基于自由形态曲面的配准问题。
LM算法与TRF算法（含有在ICP配准情境下的两种算法对应代码）
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