点云配准方法--PLICP

最新推荐文章于 2025-02-06 21:45:34 发布
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分类专栏： 激光SLAM
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PLICP是一种改进的ICP算法，通过点对线的配准提高精度。它解决了ICP依赖初始值、收敛速度慢和受离群点影响的问题。PLICP采用点到线的距离作为匹配误差，实现二阶收敛，从而提高配准的准确性。相比ICP，PLICP对初始值更敏感，但能提供更好的配准结果。C++代码实现参考资料链接待补充。

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

ICP方法存在以下缺点：

  • 依赖初始值，初始值不好时，迭代次数增加；对于较大的初始误差，可能会出现错误的迭代结果
  • ICP是一阶收敛，收敛速度慢。（所以会用kd-tree来加快搜索效率）
  • 会有离群点及噪声

（一）PLICP原理

PLICP是一种改进的ICP算法，标准的ICP算法是点对点配准，PLICP是Point-to-Line，也就是点对线的对准。算法流程如下：

PLICP流程

 

PLICP的流程其实和ICP的流程是一样的，不同的地方在于ICP是找最近邻的一点，以点与点之间的距离作为误差，而PLICP是找

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PCL 点云配准 点到面ICP算法（精配准）
m0_51204289的博客
10-18 305
内容抄自优快云点云侠：[【2024最新版】PCL点云处理算法汇总（C++长期更新版）](https://blog.youkuaiyun.com/qq_36686437/article/details/114160640)。质量无忧，永久免费，可放心复制粘贴。
PointCloudLib ICP算法实现精配准 C++版本
linux_huangyu的博客
07-13 236
PCL ICP（Iterative Closest Point，迭代最近点）算法是实现点云精配准的一种经典方法。在三维点云处理中，精配准是指在粗配准的基础上，进一步最小化点云之间的空间位置差异，以获得更加精准的旋转和平移变换矩阵。PCL ICP算法通过迭代优化来最小化点云之间的距离误差，从而实现点云的精准配准。PCL ICP算法原理：首先，算法需要一个初始的变换矩阵（包括旋转矩阵和平移向量）作为起点。这个初始估计可以通过粗配准或其他方法获得。
基于PCL的点云配准方法
最新发布
happy、day
02-06 1517
本文主要介绍基于PCL的传统点云配准算法，包括四点法、FPFH、点对点ICP及点对面ICP。点云配准是通过刚性变换计算出源点云和目标点云之间的对应关系，将不同来源或不同视角下捕获的点云进行统一，常用于机器人识别定位、3D建模等领域。
SLAM　前端匹配算法 PL－ICP
one_skr的博客
07-24 2734
PL-ICP 实际就是point-to-line ICP,是点到线的ICP方法．相比于传统的ICP方法,即点到点的匹配方法,PL－ICP在算法方面实际上是对误差形式进行了改进,其他方面基本相同,但迭代速度以及匹配精度得到了很大的提升
点云配准各种方法总结[不定时更新]
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Vodake的博客
03-30 4万+
　　本文主要用来记录我在学习过程中接触到的一些或新或旧的点云配准的方法，有些方法我可能还不怎么理解，如果有错误欢迎大家指出。 2018/04/15 添加LORAX 2018/04/08 添加DO法和结合法 2018/04/01 初版 粗配准方案 LORAX 4点法（4-Points Congruent Sets，4PCS） Super 4PCS(Super 4-Po...
点云配准算法
人无远虑，必有近忧
12-08 1万+
点云配准（Point Cloud Registration）算法指的是输入两幅点云 Ps (source) 和 Pt (target)，输出一个变换T（即旋转R和平移t）使得 T(Ps)和Pt的重合程度尽可能高。常用的有NDT、ICP。本文主要介绍ICP（Iterative Closest Point）算法及其各种变体。 点云配准首先要知道两组点云的匹配关系，对于视觉三维点来说，可以通过视觉特征匹配来获取，对于雷达点云，可以通过最近邻匹配来获取，关于匹配本文不深入介绍。 知道点云的匹配关系后，通过粗配准
点云配准算法--kabsch
发呆的比目鱼的博客
01-15 2050
点云配准算法--kabsch
点云配准、拼接概念综述
xsh_roy的博客
12-24 1万+
点云扫描设备在对环境进行扫描时，往往不能在同一坐标系下将环境的点云数据一次性测量。其原因是环境大小超过了扫描设备的测量范围，并且环境里的物体之间相互遮挡，点云扫描设备在一个角度不太可能扫描到物体的完整点云。得到多片点云数据后，我们需要一种技术将多片点云数据旋转平移到统一的坐标系下，使它们能够组成完整的环境点云数据，这种技术叫点云拼接。 点云拼接是任意位置的点云的重叠部分相互配准的过程，点云配准分为刚体和非刚体（只存在空间旋转平移变换的配准问题称为刚体配准，存在缩放、变形、仿...
综述|2021最新关于点云配准的全面介绍
sinat_16423171的博客
07-05 4067
标题：A comprehensive survey on point cloud registration 作者：Xiaoshui Huang[1], Guofeng Mei[2], Jian Zhang[2], Rana Abbas[1] 编译：点云PCL 来源：arXiv 2021 摘要 点云配准是点云之间的变换估计问题，从优化的角度来看，它经历了很长的发展历史。最近，深度学习的成功极大地提高了配准的鲁棒性和效率。本综述试图对基于优化的学习方法与深度学习方法进行全面的回顾，并建立两者之间的联系
PCL:实现ICP点云配准算法（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
04-25 135
PCL:实现ICP点云配准算法（附完整源码）
laser_scan_matcher:使用PLICP（点对线迭代最近点）扫描匹配算法的增量式激光扫描匹配器
05-06
ROS激光扫描匹配器 此仓库是Censi [1]提出的点对线迭代最近点（PL-ICP）算法的实现。 原始代码可以在[2]中找到。 但是，原始代码中存在一些有关ROS tf转换的错误。 我按照开放式karto库[3]中的编程习惯修复了这些错误并添加了映射模块。 如何在Ubuntu上使用？ 1. This package has been tested well in Ubuntu 16.04 with ROS Kinetic. 2. If you want to use it, you must install csm first: $ sudo apt-get install ros-kinetic-csm 3. Clone the repo to your workspace and complie it $ cd ~/catkin_ws/src/ $
MATLAB中ICP算法实现点云精配准
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3D视觉绕不开的点云配准！一文搞懂所有主流方案与挑战
CV_Autobot的博客
04-02 4096
点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号戳我->领取自动驾驶近15个方向学习路线>>点击进入→自动驾驶之心『点云处理』技术交流群论文作者|3D视觉之心编辑 | 自动驾驶之心作为点集合的点云有望在3D重建、工业检测和机器人操作中，在获取和生成物体的三维（3D）表面信息方面带来一场改变。最具挑战性但必不可少的过程是点云配准，即获得一个空间变换，该变换将在两个不同坐标中获取的两个...
基于PCL的ICP及其变种算法实现
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PLICP与NICP算法在ICP算法的基础上进行了改进，提高了点云配准的精度和效率。本文将详细介绍PLICP与NICP算法的原理，并给出相应的源代码实现。
2301_79330511的博客
08-13 698
通过在实际应用中采用这些改进的算法，可以更好地处理具有噪声和表面变化的点云数据，得到更准确的配准结果。与PLICP算法类似，NICP算法在配准过程中考虑了点云的法线信息，提高了对噪声和表面变化较大的点云的配准精度。NICP算法的主要思想是在寻找最近点的过程中，不仅考虑点之间的距离，还考虑点云上的法线方向。PLICP算法的主要思想是将点云中的点与模型中的直线进行匹配，从而得到更加准确的配准结果。a. 对于每个点云中的点p，找到其在模型中的最近的直线。a. 对于每个点云中的点p，找到其在模型中的最近点。
点云配准算法ICP及其各种变体
3D视觉工坊
04-28 2745
点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨流川峰来源丨深蓝AI介绍点云配准（Point Cloud Registration）算法指的是输入两幅点云 Ps (source) 和 Pt (target)，输出一个变换T（即旋转R和平移t）使得 T(Ps)和Pt的重合程度尽可能高。常用的有NDT、ICP。本文主要介绍ICP（Iterative Closes...
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05-02 1812
从零开始搭二维激光SLAM --- 基于PL-ICP的帧间匹配 什么叫PL-ICP呢 PL-ICP 实际就是point-to-line ICP,是点到线的ICP方法．相比于传统的ICP方法,即点到点的匹配方法,PL－ICP在算法方面实际上是对误差形式进行了改进,其他方面基本相同,但迭代速度以及匹配精度 得到了很大的提升室内环境通常是结构化环境，即譬如墙壁等有众多规则的曲面，而激光数据实际是对实际环境中曲面的离散采样，因此，最好的误差尺度就是点到实际曲面的距离。我们目前通过传感器已经知晓激光点云数据..
对ICP、PL-ICP、NICP、IMLS-ICP匹配算法的解析
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02-10 891
摄像机标定(Camera calibration)简单来说是从世界坐标系换到图像坐标系的过程,即在图片上哪个像素点 标定分为两个部分 1.第一步是从世界坐标系转换为相机坐标系，这一步是三维点到三维点的转换，主要包括旋转矩阵 R ，t等参数，称为相机外参标定 第二步是相机坐标系到图像坐标系，这一部是三维到二维点的转换，主要包括 K(相机内参)参数，称为相机内参的标定 举列: 相机与激光雷达的标定： 传统标定方法 一、外参的标定方法 以相机为中心，根据人为测量激光雷达与相机关于右手坐标系的
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