ICP点云配准原理及优化

最新推荐文章于 2025-05-22 08:58:25 发布
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本文介绍了ICP（迭代最近点）算法的基本原理，包括通过旋转和平移矩阵实现点云数据的配准。在粗配准阶段，使用主成分分析（PCA）确定初始坐标系。在精配准阶段，通过最小化点云间误差来优化配准精度，同时指出ICP算法可能存在的速度慢和局部最优问题。

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ICP算法简介

        根据点云数据所包含的空间信息，可以直接利用点云数据进行配准。主流算法为最近迭代算法（ICP，Iterative Closest Point）,该算法是根据点云数据首先构造局部几何特征，然后再根据局部几何特征进行点云数据重定位。

一、 ICP原理

        假设两个点云数据集合P和G，要通过P转换到G（假设两组点云存在局部几何特征相似的部分），可以通过P叉乘四元矩阵进行旋转平移变换到G，或者SVD法将P转换到G位置，总体思想都是需要一个4x4的旋转平移矩阵。对于每次旋转平移变换后计算P的所有（采样）点到G对应（最近）点的距离，用最小二乘法（求方差）求出最小二乘误差，看是否在要求的范围内，如果最小二乘误差小于设定的值，（或迭代次数达到上限，或每次重新迭代后最小二乘误差总在一个很小的范围内不再发生变化），则计算结束，否则继续进行迭代。

        粗配准优化方法：主成分分析法

        精配准优化方法：基于正交投影的ICp算法改进

 

二、粗配准优化

        PCA是一种有效的检测数据集简化分析方法，用于减少数据集的维数，同时保持数据集对方差贡献最大特征，对于点集P(x1,x2,…,xn)，其中，xi是n维数据，均值和协方差矩阵分别为：

 $\bar x = \frac{ {\mathop \sum \nolimits_{i = 1}^

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Open3D ICP 点云精确配准
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07-26 329
通过导入 Open3D 库、加载点云文件、设置收敛标准和配准算法，我们可以轻松地实现点云的精确配准。点云配准是计算机视觉和三维重建中的关键任务之一，它用于将多个点云对齐以获取更准确的三维模型。Open3D 是一个强大的开源库，提供了丰富的功能，其中包括了点云配准算法。通过这些代码，我们可以实现 Open3D 中的 ICP 算法进行点云的精确配准。在这个函数调用中，我们传递了源点云、目标点云、初始变换矩阵、配准算法和收敛标准。通过以上步骤，我们成功地使用 Open3D 的 ICP 算法实现了点云的精确配准。
icp 点云配准
08-13
这个是经典的点云配准算法，可以正常运行，简洁易懂。
ICP算法进行点云配准
qq_42882082的博客
06-03 1万+
一、算法原理 1.配准 给定两个来自不同坐标系的三维数据点集，找到两个点集空间的变换关系，使得两个点集能统一到同一坐标系统中，即配准过程。 2.ICP（Iterative Closest Point，迭代最近邻点） ICP本质上是基于最小二乘法的最优配准方法，精度高，不需要提取特征点；但是需要在icp使用之前两点云已经完成粗配准，否则容易陷入局部最优。该算法重复进行选择对应关系点对，计算最优刚体变换这一过程，直到满足正确配准的收敛精度要求。ICP是一个广泛使用的配准算法，主要目的就是找到旋转和平移参数，将两
点云配准（Point Cloud Registration）方法综述
最新发布
qq_57082933的博客
05-22 1394
点云配准是将多个点云数据对齐到同一坐标系下的技术，广泛应用于3D重建、机器人导航、SLAM和工业检测等领域。配准方法主要分为以下几类：1）基于迭代优化的方法，如ICP和NDT，适用于快速精调但依赖初始位置；2）基于特征的方法，如FPFH和SHOT，适合粗配准和多视图拼接；3）基于学习的方法，如DCP和PRNet，对噪声和遮挡具有较强鲁棒性，但需要大量训练数据；4）概率与优化方法，如CPD和Go-ICP，支持非刚性配准，适用于医学和人体建模；5）SLAM框架中的实时配准方法，如LOAM和Cartographe
ICP点云配准
10-17
点云配准过程，就是求一个两个点云之间的旋转平移矩阵（rigid transform or euclidean transform 刚性变换或欧式变换），将源点云(source cloud)变换到目标点云(target cloud)相同的坐标系下。分为粗配准和精配准。
ICP：点云配准
ergevv的博客
05-07 1805
ICP、点云配准、Iterative Closest Point（迭代最近点）
点云配准,点云配准的概念和原理,C,C++
09-10
总结，点云配准是一个复杂的过程，涉及到特征提取、匹配、优化等多个步骤。FPFH作为一种有效的局部特征描述符，在点云配准中发挥着重要作用。通过理解并熟练掌握不同的配准算法，我们可以更有效地处理点云数据，实现...
点云配准icp算法及三个实现实例Matlab
05-19
在本主题中，我们聚焦于ICP（Iterative Closest Point）算法，这是一种广泛应用的点云配准方法，通过迭代寻找最佳配对来最小化源点云和目标点云之间的距离误差。Matlab是实现这类算法的理想平台，因其强大的数学计算...
基于ICP算法的点云配准研究_朱琛琛_ICP文章_ICP算法_icp_点云配准_
10-01
朱琛琛的《基于ICP算法的点云配准研究》可能详细探讨了ICP算法的原理、优化策略以及在实际应用中的问题与解决方案。文章可能还涵盖了各种ICP变种的比较，以及针对特定应用场景的适应性分析。通过阅读该文章，可以对...
点云机器学习算法ICP点云配准方法
Argulo的博客
07-17 1265
点云配准(point cloud registration)的目的是将多个三维点云数据集对齐，以形成一个统一的三维模型。其应用范围广泛，包括机器人定位与导航、三维重建、逆向工程、医学成像、环境感知等。点云配准过程可详细划分为初始对齐、最近点查找、变换矩阵计算、应用变换和误差评估。通过这些阶段的迭代优化，最终实现点云的精确对齐。点云的粗配准（coarse registration）是指通过快速但不精确的方法，对两个点云进行初步对齐，使它们的大致位置和方向一致；
PCL学习笔记(36)——ICP点云配准
Christo的博客
09-22 319
源码 #include <iostream> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/registration/icp.h> int main (int argc, char** argv) { pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_in (new pcl::PointCloud<pcl::P
ICP点云配准算法
12-22
ICP点云配准算法，基于Python实现 ICP点云配准算法，基于Python实现
ICP算法进行点云自动配准
06-05
利用ICP算法进行两点云之间的自动配准，可在VS2010中实现，需在opencv的基础上。压缩包内配有相应数据。
经典的ICP点云拼接配准算法，matlab实现，带例程，附带RMS误差分析
04-04
自己实现的经典ICP算法，采用PCA作了粗拼接，然后使用K-d树算法加速选取对应点，使用bunny数据进行了拼接实验，并计算了其RMS误差。经典ICP算法中不包含筛选删除误匹配点对的步骤，因此精度较低。
ICP点云配准初探
YYY_77的博客
04-27 1035
在逆向工程，计算机视觉，文物数字化等领域中，由于点云的不完整，旋转错位，平移错位等，使得要得到的完整的点云就需要对局部点云进行配准；为了得到被测物体的完整数据模型，需要确定一个合适的坐标系，将从各个视角得到的点集合并到统一的坐标系下形成一个完整的点云，然后就可以方便进行可视化的操作，这就是点云数据的配准。点云配准的应用还有很多。比如：形状还原运动估计外观分析纹理映射追踪等等那么点云配准的本质是什么呢？
PCL ICP算法实现点云精准配准
TechPulseZ的博客
08-30 336
具体而言，ICP算法首先估计两个点云数据之间的初始变换矩阵，然后迭代地修正这个矩阵，使得点云之间的对应点距离误差最小。在每一次迭代中，ICP算法都会选取一个最佳的对应点集，并根据对应点集计算出一个最佳的刚体变换矩阵（旋转矩阵和平移向量），以最小化点云之间的距离误差。点云精准配准是三维点云处理中的重要任务之一，它可以将不同位置或角度下获取的点云数据进行对齐，以实现准确的匹配和融合。点云库（Point Cloud Library，简称PCL）是一个功能强大的开源库，提供了丰富的点云处理算法和工具。
点云配准（一）— ICP方法
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叶子的博客
04-22 1万+
点云配准——ICP方法介绍，含源码
点云处理：ICP配准
qq_32320925的博客
02-24 2362
import open3d as o3d import numpy as np #读取电脑中的 ply 点云文件 source = o3d.io.read_point_cloud("/home/points/3.pcd") #source 为需要配准的点云 target = o3d.io.read_point_cloud("/home/points/1.pcd") #target 为目标点云 #为两个点云上上不同的颜色 source.paint_uniform_color([0.4, 0.6, 0.
icp点云配准原理
03-22
### ICP点云配准的基本原理 ICP（Iterative Closest Point，迭代最近点算法）是一种广泛应用于计算机视觉和三维几何处理中的技术，用于将两组点云数据对齐。其核心目标是最小化两个点云之间的距离误差。 #### 基本流程描述 ICP的核心思想是通过多次迭代来逐步优化点云间的变换矩阵 \(T\) ，使得源点云能够尽可能接近目标点云。具体来说，该过程可以分为以下几个方面： 1. **寻找对应关系** 对于给定的源点云 \(S=\{s_1, s_2,...,s_n\}\) 和目标点云 \(D=\{d_1,d_2,...,d_m\}\)，首先为源点云中的每一个点找到它在目标点云中最邻近的一个点作为对应的匹配点[^2]。这一阶段通常利用空间索引结构（如KD树或Octree）加速计算效率。 2. **估计刚体变换** 计算一组最佳旋转和平移参数 \((R,t)\), 这些参数定义了一个能最小化两点集间欧几里得距离平方和的目标函数\(E(R,t)=\sum_{i=1}^{n}{||Rs_i+t-d_i||^2}\)[^3] 。此步骤常采用奇异值分解(SVD)方法求解闭合形式解或者借助其他数值优化手段实现更复杂场景下的鲁棒性提升。 3. **应用变换并重复上述操作直至收敛条件满足为止** 将当前估算得到的转换作用到原始模型上更新位置信息；随后再次执行最邻近搜索以及重新评估新的姿态调整量直到达到预设精度阈值停止循环[4]. 值得注意的是，在实际应用过程中可能会遇到诸如局部极小值陷阱等问题影响最终效果质量因此引入了一些改进措施比如随机采样一致性(Random Sample Consensus,RANSAC)机制帮助筛选异常值从而提高整体稳定性与准确性. ```python import numpy as np from scipy.spatial import KDTree def icp(source_points, target_points, init_pose=None, max_iterations=50, tolerance=1e-4): """ Perform Iterative Closest Point (ICP) algorithm to align two point clouds. Parameters: source_points (numpy.ndarray): Source points array of shape (N, 3). target_points (numpy.ndarray): Target points array of shape (M, 3). init_pose (numpy.ndarray): Initial transformation matrix of shape (4, 4). If None, identity is used. max_iterations (int): Maximum number of iterations allowed. tolerance (float): Convergence criteria based on the difference between consecutive transformations. Returns: tuple: Final transformation matrix and list of errors at each iteration step. """ if init_pose is None: T = np.eye(4) else: T = init_pose.copy() tree = KDTree(target_points) prev_error = float('inf') error_history = [] for _ in range(max_iterations): transformed_source = apply_transform(T, source_points) distances, indices = tree.query(transformed_source) R, t = estimate_rigid_transformation( source_points, target_points[indices], weights=np.exp(-distances / np.std(distances)) ) new_T = np.eye(4) new_T[:3, :3] = R new_T[:3, 3:] = t.reshape((-1, 1)) T = np.dot(new_T, T) current_error = np.mean(distances) error_history.append(current_error) if abs(prev_error - current_error) < tolerance: break prev_error = current_error return T, error_history def apply_transform(trans_matrix, pts): ones_col = np.ones((pts.shape[0], 1)) homogenous_pts = np.hstack([pts, ones_col]) transf_homog = trans_matrix @ homogenous_pts.T return transf_homog[:3].T def estimate_rigid_transformation(src, dst, weights=None): assert src.shape == dst.shape mean_src = np.average(src, axis=0, weights=weights) mean_dst = np.average(dst, axis=0, weights=weights) centered_src = src - mean_src centered_dst = dst - mean_dst covar_mat = weighted_covariance(centered_src, centered_dst, weights) U, S, Vt = np.linalg.svd(covar_mat) reflect_flag = np.sign(np.linalg.det(Vt.T @ U.T)) rot_mat = Vt.T @ np.diag([1, 1, reflect_flag]) @ U.T transl_vec = mean_dst - rot_mat @ mean_src return rot_mat, transl_vec def weighted_covariance(X, Y, wts=None): if wts is not None: Xw = X * wts[:,None] Yw = Y * wts[:,None] else: Xw,Yw=X,Y C=(Xw[:,:,np.newaxis]*Yw[:,np.newaxis,:]).mean(axis=0) return C ```
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