激光雷达三维点云标定公式推导

这篇文章汇总了优快云博客中的两篇帖子,分别关注技术专家在内容社区的角色以及IT技术的分享和讨论,包括开源项目、编程教程等内容,提供有价值的见解和实践案例。

转载文章:
https://blog.youkuaiyun.com/m0_68312479/article/details/128266483

https://blog.youkuaiyun.com/djfjkj52/article/details/115206243

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
### 激光雷达坐标系定义及其在ROS中的应用 激光雷达作为自动驾驶领域的重要传感器之一,在其工作过程中涉及多个坐标系之间的转换。以下是关于激光雷达坐标系的定义以及如何在ROS环境中实现坐标转换的相关内容。 #### 1. 激光雷达坐标系的基础概念 激光雷达通常采用自身的局部坐标系来描述采集到的数据点位置。该坐标系一般以设备中心为原点,X轴指向前方,Y轴指向左侧,Z轴垂直向上(遵循右手定则)。这种约定使得激光雷达能够方便地生成二维或三维空间中的点数据[^2]。 #### 2. ROS中的TF框架与激光雷达的关系 在ROS系统中,`tf`库被广泛用于管理不同组件间的坐标变换关系。例如,当将Autolabor Pro1机器人上的激光雷达集成至整个导航体系时,需明确定义两者间的位置偏移和角度差异。具体操作可通过设置固定的静态变换或者动态调整的方式完成[^1]。 #### 3. 多激光雷达外参标定技术概述 为了融合来自多个视角下独立工作的激光扫描仪所产生的海量信息,必须精确测定它们相互之间以及相对于全局参考帧的姿态参数——即所谓“外部参数”。一种常用的技术手段便是利用Normal Distributions Transform(NDT)算法来进行自动化的校准过程。此方法基于统计学原理构建模型,并通过迭代优化寻找最佳拟合解从而得出最终的结果[(α,θ,γ)]^T和平移矢量(dx,dy,dz)^T用来表达源目标之间的几何映射关联[^4]。 #### 4. NDT算法详解及其实现步骤 给定一组待配准的目标点集Q={q_j|j=0..m-1}=(x'_j,y'_j,z'_j),我们的目的是找到能使原始观测序列P尽可能接近于上述理想形态的一系列仿射变换矩阵H_k(k=1...n)。其中每一个子域内部都假设服从某个特定形式的概率密度函数f(x;μ_σ²),经过一系列复杂的数学推导之后可得如下更新公式: \[ H_{k+1}=H_k+\Delta h \] 这里Δh代表本次修正增量部分;而具体的求取方式则是借助梯度下降法不断逼近极值点直至满足收敛条件为止[^5]。 ```python import numpy as np from scipy.spatial.transform import Rotation as R def apply_transform(points, rotation_vector, translation_vector): """ Apply transformation to point cloud. Args: points (numpy.ndarray): Input point cloud of shape (N, 3). rotation_vector (list or array-like): Euler angles in radians [rx, ry, rz]. translation_vector (list or array-like): Translation offsets [tx, ty, tz]. Returns: transformed_points (numpy.ndarray): Transformed point cloud. """ r = R.from_euler('xyz', rotation_vector, degrees=False) rotated_points = r.apply(points) translated_points = rotated_points + np.array(translation_vector) return translated_points ``` 以上代码片段展示了如何依据指定的角度变化量rotation_vector=[rx,ry,rz](单位弧度制)连同位移分量translation_vector=[tx,ty,tz], 对初始状态下的离散采样节点集合执行刚体运动操作的具体流程。 ---
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