PCL 方向向量约束的改进ICP算法

已于 2022-03-14 21:38:39 修改
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分类专栏： 点云进阶 文章标签： 算法 自动驾驶 机器学习 3d 计算机视觉
于 2021-09-02 08:53:32 首次发布
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本文介绍了如何利用法向量约束改进ICP算法以提高点云配准的精度。通过计算点对之间的法向量夹角，并设定阈值剔除噪声点对，从而提升配准效率和准确度。文章引用了多篇相关文献，并提供了代码实现、结果展示和相关资源链接。

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ICP配准

一、算法原理

1、原理概述

  在点云数据匹配点对的获取过程中，会引入噪声点对。而噪声点对的引入会影响最后的配准结果。法向量夹角阈值法可以有效剔除噪声点对，提高配准的精度。求解点云表面的每个点的法向量并将其单位化，计算各对应点对法向量夹角。给定某一阈值 a i p h a aipha ai

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两种ICP的改进算法：PLICP与NICP
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点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达本文转载自「计算机视觉工坊」，该公众号重点在于介绍深度学习、智能驾驶等领域，一个小众的公众号。前言在之前的文章中（ICP方法详细推导...
PCL方向向量约束的改进ICP算法 点云
.
08-12 326
然后，通过方向向量约束修正源点云中的点的位置。该算法通过引入方向向量约束，在处理点云配准时能够更准确地匹配点云，并提高配准的鲁棒性和精度。本文将介绍一种改进的ICP算法，该算法利用了PCL库（Point Cloud Library）中的方向向量约束。通过引入方向向量约束，可以更准确地匹配点云，并提高配准的鲁棒性和精度。以上代码中，我们使用了PCL库中的相关函数来实现了改进的ICP算法，并利用点云配准得到了最终的变换矩阵。通过引入方向向量约束，改进的ICP算法在点云配准中表现出更好的性能和精度。
ICP算法实现(MATLAB改良版)
dayuhaitang1的博客
03-16 1802
文章目录一、简介二、代码实现三、实现效果四、小结 一、简介 具体的算法过程可以参考这篇文章：https://blog.youkuaiyun.com/dayuhaitang1/article/details/104694535。这里就不多赘述了，这一次主要是使用kdtree来改良之前的代码，来更快的获得最近点，计算效率的确得到很大的提升，所以这里记录一下。 二、代码实现 ICPV2.m clear close all; clc % 读取源点云数据P [fileName,pathName]=uigetfile("*
点云配准：改进的ICP方法
LrFramework的博客
09-27 666
因此，改进的ICP方法采用了一种鲁棒的误差度量函数，例如鲁棒核函数（如Huber或Tukey核函数），以减少离群点的影响。本文将介绍改进的ICP（Iterative Closest Point）方法，该方法是一种常用的点云配准算法，能够有效地解决点云之间的刚体变换问题。改进的ICP方法在点云配准任务中具有广泛的应用，能够有效地解决点云数据集之间的刚体变换问题。ICP算法的基本思想是通过迭代优化，将一个点云数据集的点映射到另一个点云数据集中最接近的点上，从而实现两个点云的配准。
基于对称目标函数的改进ICP算法
TechPulseZ的博客
08-31 258
为了解决这个问题，一种新的改进ICP算法被提出，该算法使用对称目标函数来降低离群点的影响，并提高了点云配准的精度。通过使用对称目标函数的改进ICP算法，可以有效降低离群点的影响，提高点云配准的精度。计算对称目标函数：对于每个源点，计算其到目标点的距离，以及对应的目标点到源点云中的最近邻点的距离，将这两者之和作为对称目标函数的值。对称目标函数是指将源点云到目标点云的匹配误差和目标点云到源点云的匹配误差加起来作为目标函数。函数用于将变换矩阵应用到点云上。最后的返回结果是最佳的变换矩阵和对称目标函数的值。
PCL：实现方向向量约束的改进ICP算法（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
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【2025最新版】PCL点云处理算法汇总（C++长期更新版）
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QP标准问题描述 minf(x)=12xTHx+cTxminf(x)=\frac{1}{2}x^THx+c^Txminf(x)=21​xTHx+cTx s.t.Bx≤ds.t. \qquad Bx\le ds.t.Bx≤d 其中H为对称正定阵，x是要优化的变量。 二次型优化问题分为等式约束和不等式约束，核心思路是利用拉格朗日乘子把等式约束化为无条件约束极值问题，不等式约束问题化为等式约束问题 等式约束优化 只考虑有等式约束的情况，那么原问题简化为： minf(x)=12xTHx+cTxminf(x)=\
pcl损失一致性约束
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例如，方向向量约束改进版ICP不仅考虑欧氏空间上的位置差异，还兼顾法线角度相似度等因素[^2]。 设两个点分别为 \(p_i^{(A)}\) 和 \(p_j^{(B)}\) ，它们对应的法线分别是 \(\vec{n}_i^{(A)}\) 及 \(\vec{n}_j^{(B)}...
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