PCL学习：刚性物体的位姿估计

最新推荐文章于 2025-02-24 14:25:47 发布
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分类专栏： PCL学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zfjBIT/article/details/94566603
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本文介绍了如何在有遮挡的环境中使用Point Cloud Library（PCL）进行刚性物体的位姿估计。通过SampleConsensusPrerejective算法，利用CorrespondenceRejectorPoly排除错误位姿假设，实现高效位姿估计。实验结果显示，原始点云在右视图，配准后的点云在左视图，蓝色代表场景点云，绿色表示目标点云。

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

 代码说明：

1. 在存在遮挡情况的场景中估计某个刚性物体的位姿；

2. 采用类SampleConsensusPrerejective，实现基于采样一致性的位姿估计，其高效之处在于利用类CorrespondenceRejectorPoly提前去除了错误位姿的假设；

SampleConsensusPrerejective的关键成员函数：

void  setSourceFeatures (const FeatureCloudConstPtr &features)
  设置一个指向源点云的特征描述对象的 boost 库的共享指针 features.
 
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