NDT方法在SLAM中的应用

已于 2024-09-06 15:24:21 修改
阅读量5.1k 收藏 5
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： Python点云智能处理 点云数据处理 文章标签： Point Cloud NDT
于 2016-11-16 20:16:55 首次发布
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/yhlx125/article/details/53191354

NDT概念

正态分布变换（NormalDistribution Transformation , NDT）

概率密度函数（ ProbabilityDensity Function, PDF）

First proposed for two dimensional scandata registration by Biber & Strasser in 2003.

An NDT is described as a set of PDFs. 

The first step of the algorithm is tosubdivide the space occupied by the scan into a grid of cells (squares in the2D case, or cubes in 3D). 

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
PCL学习：NDT配准
zfjBIT的专栏
07-03 2796
正态分布变换进行配准（normal Distributions Transform） 正态分布变换算法是一个配准算法，它应用于三维点的统计模型，使用标准最优化技术来确定两个点云间的最优匹配，因为其在配准的过程中不利用对应点的特征计算和匹配，所以时间比其他方法比较快。 点云下载：http://www.pointclouds.org/documentation/tutorials/normal_d...
SLAM ｜ 视觉SLAM中的退化问题：定义、成因、表现与解决方案
最新发布
尘世冰封的专栏
10-12 147
视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，同步定位与地图构建）中的退化问题（Degeneracy Problem）是指在状态估计过程中，由于环境约束不足或传感器观测信息退化，导致系统无法准确求解相机位姿或三维地图的现象。从数学本质上看，退化问题表现为优化问题中的自由度缺失，即观测方程的雅可比矩阵秩亏，使得最小二乘问题存在无穷多组解或解的不确定性显著增大[4]。
NDT算法 matlab实现过程
三川小哥 狂想曲
01-21 4948
参考论文：The normal distributions transform: a new approach to laser scan matching 目录：  1.原理解释 2.matlab 代码 NDT算法原理 MATLAB 编程 程序1：主函数 close all % load('C:\Program Files\MATLAB\R2017a\toolbox\ro
正态分布变换(NDT)在SLAM问题中的应用
DustinKsi的博客
09-14 807
系列文章目录 提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加 例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用 提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录系列文章目录前言一、正态分布变换（NDT）是什么？二、PCL中NDT的使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言 随着自动驾驶技术的不断发展，SLAM技术得到了更高程度的重视，研究人员力求构建一种稳定可靠的移动机器人定位算法。 多线激光雷达(3D LiDAR)作为一种重要的深度感知设备，在S
简易NDT SLAM教程：从零开始探索二维激光雷达SLAM
gitblog_00429的博客
08-22 1021
简易NDT SLAM教程：从零开始探索二维激光雷达SLAM 本教程旨在引导您了解并使用由Kin-Zhang维护的简易NDT SLAM项目。该项目提供了一个基于近似最近邻距离变换（Normal Distributions Transform, NDT）的简单实现，专为二维激光雷达（LIDAR）设计的即时定位与地图构建（SLAM）解决方案。以下是深入了解该项目的三个关键部分：项目目录结构、启动文件以及...
无人驾驶学习笔记-NDT 配准
学之知之的博客
05-19 3548
1. NDT 的算法处理流程 前端激光雷达里程计主要分为：点云下采样滤波、点云匹配、位姿估计、关键帧选取等步骤。具体流程为： 第一帧点云数据设置为地图； 提取关键帧点云，拼接成地图，保证稀疏点云数据； 除了全局地图，还需要在当前帧附近形成滑动窗局部地图，减小计算量； 匹配之前需要滤波，对点云稀疏化；可以使用PCL中的voxel_filter基本原理是把三维空间划分未等尺寸的立方体格子，在一个立方体格子内最多只留一个点，这样就起到稀疏作用。 点云匹配对位姿预测值比较敏
【点云配准与SLAM技术】：NDT算法在环境建模中的关键作用
[【点云配准与SLAM技术】：NDT算法在环境建模中的关键作用](https://opengraph.githubassets.com/4d896f7c11b1c738939ddd3b83429d3aaaa34f1d149fc782efd0f307dcf4149b/lessthanoptimal/BoofCV/issues/223) ...
基于LIO激光雷达与IMU融合的SLAM系统实现与原理讲解项目_包含gazebo仿真环境搭建_IMU预积分推导与实现_零偏更新算法_ceres图优化与信息矩阵应用_NDT点云匹.zip
07-25
LIO激光雷达与IMU融合的SLAM系统是一种应用在机器人和自动驾驶领域中的技术，它能够帮助机器人或车辆在没有GPS信号的环境下，通过激光雷达和惯性测量单元（IMU）的融合信息，实现对环境的实时定位与地图构建。...
FAST-LIO2与ikd-tree在SLAM中的应用解析
FAST-LIO2 是一种高效、鲁棒的紧耦合激光雷达惯性里程计（LiDAR-Inertial Odometry）框架，广泛应用于机器人、自动驾驶...同时，丰富的配套工具链也降低了二次开发门槛，使其成为研究与工业应用中极具价值的技术参考。
NDT配准介绍
WIT牛逼的博客
02-03 357
应该认真总结一下这方面内容
ICP+NDT点云配准
05-28
PCL1.8.0+VS2013编写，利用ICP进行粗略配准，利用NDT进行精确配准，当两个点云重叠率较大时有较好的效果，点云数据是用bun000和bun045，今后可能会上传NDT+ICP进行配的代码。
Ndt+ICP配准算法亲测可用
04-19
点云配准代码，读取PCD文件，若要读取PLY文件，需要自己改代码，或者将ply文件转换成pcd的，我之后会上传转换的代码，积分都是为了交换下载资源用
NDT（基于正态分布变换的配准算法）
weixin_43802726的博客
06-28 834
NDT将根据点云中点所处的位置，对整个点云利用一个正态分布函数来表示。再用拟合函数来进行配准，点集配准的目标是用两个点集数据来恢复这些参数，具体步骤如下： 1） 构建第一次扫描点集（即目标点集）的NDT；3） 对于第二次扫描（即变换集）的每个样本：根据参数将2D点集映射到第一次扫描点集的坐标系中；5） 通过评估变换集映射点的分布并对结果求和来确定参数的分数；NDT是将单个扫描的离散点集转换为空间上定义的分段连续可微概率密度，该概率密度由一组易于计算的正态分布组成的算法。
点云匹配 5之 正态分布变换配准(NDT)
weixin_39354845的博客
12-21 1854
正态分布变换配准(NDT)
NDT配准原理
xinxiangwangzhi_的博客
05-29 2981
文章目录NDT预备知识正态分布高斯牛顿法求解非线性最小二乘NDT原理(1)目标函数(2)简化目标函数(3)数值求解（4）算法流程：（5）相比ICP的优势NDT源码解析与其在PCL应用参考资料 NDT预备知识 正态分布 n维正态随机过程中，其概率密度函数为： p(x⃗)=1(2π)D/2∣Σ∣exp⁡(−(x⃗−μ⃗)TΣ−1(x⃗−μ⃗)2)(1) p(\vec{x})=\frac{1}{(2 \pi)^{D / 2} \sqrt{|\boldsymbol{\Sigma}|}} \exp \left(-\f
点云配准NDT (P2D)算法详解
晓晨的博客
06-21 7951
点云配准NDT (P2D)算法详解 最近了解了一些关于点云配准算法NDT的相关文章，进行总结一下。 NDT算法的关键是其利用正态分布对参考点云进行了重新表示，使用点云在一个模型特定位置的似然值而不是直接使用点云进行匹配。 先验知识（正态分布） 一维正态分布表达式： D维正态分布表达式（本文中D为3）： 其中，均值向量μ和方差矩阵Σ通过下式计算： 在一维的情况，正交分布随机变量X有一个期望值μ，并且对于μ的不确定性用Σ来表示。上式中的多变量概率函数在D=1的情况下降低为一维。均值和方差通过一个均值向量μ
PCL教程-点云配准之正态分布变换算法（NDT)
DayDayUp
09-23 6138
原文链接：How to use Normal Distributions Transform 在本篇教程中，我们将学习使用正态分布变换算法（Normal Distributions Transform ，NDT）来确定两个超大点云（都超过100000点）之间的刚性变换。NDT算法是一种配准算法，它应用于三维点的统计模型，使用标准最优化技术来确定两个点云间的最优的匹配，因为其在配准过程中不利用对应点的特征计算和匹配，所以时间比其他方法快，更多关于正态分布变换算法的详细的信息，请看 Martin Magn..
激光雷达点云配准NDT算法
qq_53576285的博客
03-23 2949
点云配准主流的有ICP和NDT算法，都是为了通过刚性变化实现两帧点云的对准。主要目的是在一个优化目标下，求出刚性变化的旋转矩阵R和平移矩阵T。关于ICP算法的推导，可以参考前段时间更新的博客：激光雷达点云配准算法_ego_vehicle的博客-优快云博客。
MATLAB 基于NDT的点云配准实验（不同参数效果） （25）
weixin_44329757的博客
07-13 1075
NDT点云配准与ICP一样，都是经典的点云配准算法，这里使用MATLAB进行ndt点云配准，对配准结果进行显示，并尝试不同参数，得到较好的实验结果。具体原理请自行查阅相关论文和原论文，这里重在使用。
评论 1
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

打赏作者

太一吾鱼水

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

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