[PCL]NDT点云匹配方法

最新推荐文章于 2025-06-16 13:10:52 发布
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#php

本文分享了在使用PCL库进行点云处理时，遇到Debug模式下出现vectorsubscriptoutofrange错误的解决办法。通过对比Debug和Release模式的行为差异，分析了问题原因并提供了有效的解决策略。文中还讨论了类似问题的社区讨论，并强调了不稳定类库的挑战。最终，文章总结了解决方案，为开发者提供了一个实用的参考。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

测试NDT方法的Demo，http://pointclouds.org/documentation/tutorials/normal_distributions_transform.php#normal-distributions-transform

系统环境：Win7 OS/PCL1.8.0/VS2010 

诡异的是Debug运行，报 vector subscript out of range 错误。

居然在Release模式下可以正常运行。不解啊！

好多人都遇到了类似的问题：http://www.pclcn.org/bbs/forum.php?mod=viewthread&tid=300

不稳定的类库让人用着很不爽阿，不过有总是比没有强！！

 

 2016.7.29

NDT 点云匹配
uranus1992的博客
05-21 316
#define BOOST_TYPEOF_EMULATION #include <iostream> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/registration/ndt.h> #include <pcl/filters/approximate_voxel_grid.h> #include <pcl/visualization/pcl_vi
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05-19 369
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人无远虑，必有近忧
05-07 6457
在点云匹配中，ICP基于距离直接最优化变换矩阵的参数，由于是欠定方程且旋转矩阵的约束，使得结果很难优化，为此在新的维度优化变换矩阵的参数，被很好的提出：先将参考点云（目标点云）转换为多维变量的正态分布，匹配的点云如果采用某组变换参数后，使得新的点云和目标点云的正态分布参数匹配很好，那么变换点在参考系中的概率密度将会很大。因此，可以考虑用优化的方法求出使得概率密度之和最大的变换参数，此时两幅激光点云数据将匹配的最好。
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最新发布
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06-16 341
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weixin_39354845的博客
12-21 1746
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09-05 3465
NDT配准介绍
NDT算法的匹配流程
常先生
01-04 3253
在进行点云匹配时，常用的方法有ICP配准算法以及NDT匹配算法，下面总结一下NDT的一些基本知识。 NDT算法原理： 　　　　NDT算法的基本思想是先根据参考数据（reference scan）来构建多维变量的正态分布， 如果变换参数能使得两幅激光数据匹配的很好，那么变换点在参考系中的概率密度将会很大。 因此，可以考虑用优化的方法求出使得概率密度之和最大的变换参数，此时两幅激光点云数 据将匹配的最好。 NDT算法关键点： 1、将二维空间划分为固定大小网格，每个网格至少包括3个...
pcl点云匹配ICP、NICP、NDT用法实例C++
weixin_39425383的博客
07-23 890
pcl常见点云匹配方法使用方式，包括ICP、NICP、NDT。总结了下pcl常用的点云匹配方法，后续遇到新的再继续更新。总体上NDT耗时会长很多，效果上三者孰优孰劣不好说，听说在开源领域，NICP是效果最好的ICP匹配方法。
【PCL】NDT点云配准（Registration）
DevFrank的博客
10-31 1780
NDT点云配准
CloudCompare和PCL的NDT点云匹配算法优化
PixelNinja的博客
08-15 329
点云配准是其中一个重要的研究方向，它通过将不同视角或时间的点云数据对齐，从而获取更全面和准确的三维信息。在点云配准算法中，CloudCompare和PCL（Point Cloud Library）提供了一个强大的工具集，其中NDT（Normal Distributions Transform，正态分布变换）是一种常用的精确点云配准方法。NDT算法基于点云的统计特征，将点云数据表示为高斯分布的形式，通过最小化两个高斯分布之间的KL散度来评估点云之间的相似度，并以此进行配准。
【2025最新版】PCL点云处理算法汇总（C++长期更新版）
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点云侠的博客
01-18 61万+
PCL学习目录。博客长期更新，最近一次更新时间为：2025年7月20日。
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。
VS中用C++实现PCL调用ICP和NDT算法，带代码注释及点云数据
09-05
资源内包含一个VS2013工程项目，在Windows下用C++实现ICP和NDT两种配准算法，代码修改自PCL官网例程，并配有中文注释，内含点云文件，可直接运行，不懂的地方可以阅读readme文件。
点云配准之NDT算法
m0_63056440的博客
11-04 2171
PCL配准中的NDT算法
点云匹配算法NDT公式推导过程说明，总结
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03-08 1983
NDT的具体原理和步骤： https://blog.youkuaiyun.com/qq_35102059/article/details/121694705?spm=1001.2014.3001.5501 误差函数的构建： 将点云Y投影到点云X坐标系下，迭代计算最大重合概论。 优化过程及注意事项： 1.计算点云x的均值和方差，根据预测（可以使imu给的等）的位姿将Y投影到X，再对数化，将问题转化为求目标函数的最小值。 2.下图为借助泰勒展开，化简最小化问题，需要注意的是R，t和p均表示位姿转换。 3.
点云配准ICP&NDT
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05-17 3582
NDT 简介 很多匹配算法需要在两帧数据之间进行特征匹配，例如ICP中会进行点到点、点到线、点到面的特征匹配，特征匹配的效果最终决定了点云配准的效果，而NDT不需要进行特征匹配。NDT是将第一帧点云转换至栅格地图，每个栅格计算其中点的正态分布，因此将第一帧点云转换为一个个栅格表示的分段连续可导的概率密度函数，使用正态分布概率密度函数描述点云的局部性质。然后将第二帧点云投影至栅格地图中，计算出第二帧点云在栅格地图中的概率，通过牛顿法找到最佳匹配位姿，使得第二帧点云投影至栅格地图后概率最大化，最终完成点云配准。
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02-19 4100
配准是点云处理中的一个基础问题，众多学者此问题进行了广泛而深入的研究，也出现了一系列优秀成熟的算法，在三维建模、自动驾驶等领域发挥着重要的作用。本文主要介绍粗配准NDT (Normal Distribution Transform) 与 精配准ICP (Iterative Closest Point)两种经典算法。
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