主流slam匹配算法1——ICP

最新推荐文章于 2025-09-04 19:28:46 发布
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#算法 #人工智能

本文介绍ICP点云匹配算法的基本原理及其应用。ICP用于计算两帧雷达数据间的坐标变换，通过迭代找到最佳匹配，包括对应点求解及未知对应点处理方法。文中还提供了导入所需库文件和读取数据的示例代码。
最低0.47元/天 解锁文章
ICP配准算法
qhu1600417010的博客
04-07 2225
配准算法就是通过迭代完成两个点集的旋转矩阵RRR和平移矩阵TTT的迭代求解。数学定义如下:给定源点集PPp1p2pnpi∈RmPPp1​p2​...pn​pi​∈Rm​,和目标点击Qq1q2qnqi∈RmQq1​q2​...qn​qi​∈Rm​。两个点集之间存在着旋转RRR和平移ttt的转化关系，构建如下损失函数(点与点在某个尺度上的距离)，ERt1n∑。
ICP算法（Iterative Closest Point迭代最近点算法）
weixin_30566063的博客
12-03 2088
标签： 图像匹配ICP算法机器视觉 2015-12-01 21:09 2217人阅读 评论(0) 收藏 举报 分类： Computer Vision（27） 版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 最近在做点云匹配，需要用c++实现ICP算法，下面是简单理解，期待高手指正。 ICP算法能够使不同的坐标下的点云数据合并到...
SLAM前端：ICP（Iterative Closest Point）
LittleEmperor的博客
04-02 1406
ICP算法是点云配准算法，给出两组点云，可以计算出两组点云的位姿关系R、t。问题数学表达为： 已知两组点云： 求R、t使下式最小： ...
SLAM 前端匹配算法 NICP
one_skr的博客
07-29 1530
ICP算法利用点云之间距离构建误差函数，PL-ICP利用点到线的距离构建误差函数，可以总结为都是利用欧式距离来进行匹配，而获得的数据中还包括法向量及曲率数据。实际上，以在点云匹配前，可以使用法向量和曲率数预先淘汰一部分质量不高的畸点，达到提高精确度和匹配速度的目的，NICP就是这个原理。 标题 ...
激光雷达定位算法
最新发布
Yf18005429102的博客
09-04 990
在介绍雷达定位算法之前，先理解SLAM中的"地图"，这里的地图通常并不是一个单一的、巨大的点云文件。它是由无数历史帧点云，经过优化后的位姿进行变换，然后叠加在一起而形成的一个。
ICP点云配准算法
lpj822的专栏
08-17 9207
ICP点云配准算法 ICP点云配准算法ICP点云配准算法ICP算法介绍ICP算法流程图ICP算法优缺点与改进ICP算法的优点ICP算法的不足ICP算法的改进ICP算法PCL库实现 ICP算法介绍 ICP（Iterative Closest Point），即最近点迭代算法，是最为经典的数据配准算法。其特征在于，通过求取源点云和目标点云之间的对应点对，基于对应点对构造旋转平移矩阵，并利用所求矩阵，将源点云变换到目标点云的坐标系下，估计变换后源点云与目标点云的误差函数，若误差函数值大于阀值，则迭代进行上述运算直到
slam-----icp匹配算法学习（基础理解）
qq_37221466的博客
06-13 3541
slam icp 基础理解
7. 【自动驾驶和机器人中的SLAM技术】基于点面ICP的iekf-lio系统
Walking_roll的博客
12-28 680
【代码】7. 【自动驾驶和机器人中的SLAM技术】基于点面ICP的iekf-lio系统。
SLAM 03.多传感器融合算法
jiankangyq的博客
07-27 3685
传感器标定是自动驾驶的基本需求，一个车上装了多个/多种传感器，而它们之间的时间和空间关系需要统一，传感器数据的标定主要为了定位的准确性。
SLAM算法（一）即同步定位与地图构建了解
小麦粒的Python
08-01 1万+
SLAM(Simultaneous Localization and Mapping同步定位与地图构建) 是业界公认视觉领域空间定位技术的前沿方向，它主要用于解决机器人在未知环境运动时的定位和地图构建问题。   目前科技发展速度飞快，想让用户在 AR/VR、机器人、无人机、无人驾驶领域体验加强，还是需要更多前沿技术做支持，SLAM 就是其中之一。实际上，有人就曾打比方，若是手机离开了 WIFI 和数据网络，就像无人车和机器人，离开了 SLAM 一样。
立体匹配6——解析KITTI立体匹配数据集
Marcus1231的博客
07-20 756
KITTI数据集是自动驾驶领域的重要视觉基准数据集，由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田技术研究所团队于2012年首次发布。该数据集包含立体匹配、光流、视觉里程计和3D目标检测等多任务数据，采集设备包括高精度激光雷达、多组摄像头及GPS/IMU系统。2015年升级版增加了动态场景数据，采用CAD模型辅助标注运动物体。2020年推出的KITTI-360进一步扩展了数据规模，新增鱼眼镜头和360度激光扫描仪。该数据集推动了自动驾驶视觉算法的发展，为解决真实场景中的立体匹配、目标检测等任务提供了重要基准。
【ICP点云匹配算法核心突破】：掌握10大关键技术提升配准精度与效率
ICP点云匹配算法的基本原理与数学基础 迭代最近点（Iterative Closest Point, ICP）算法是点云配准中最经典且广泛应用的方法之一，其核心思想是在两个点云之间寻找最优的刚体变换（旋转与平移），使得对应点之间的...
SLAM 求解IPC算法（三维点云配准 -- ICP 算法）
C18304057755的博客
03-19 1350
去中心化：为了后续计算的方便，会对样本进行去中心化处理，方法是将全部样本按照平均值平移。例如：1-5每个数字都向负方向移动3(平均值)个单位，计算方差后结果依然是2。例如：计算数字1-5的方差，如下。方差：描述了一组随机变量的离散程度。
ICP点云匹配
08-27
icp点云匹配，及相关点云文件。vs2013
RGB-D 实时三维重建/SLAM 中的 ICP 算法解析
部落阁
08-29 1058
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 ...
[SLAM前端系列]——一文读懂ICP
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qq_31775031的博客
12-08 1万+
我们知道SLAM可以用2D/3D雷达或者相机实现（视觉SLAM）。由于笔者是激光SLAM工程师，所以本文的ICP都是在激光雷达的基础上实现的。 ICP的翻译叫做迭代最近点，那么问题来了，什么是最近点？谁的最近点？怎么迭代？ICP的输出是什么？输入是什么？作用又是什么？ 一、ICP的作用 载有雷达（2D或3D）的机器人在移动时，由于机器人产生了一个平移（x，y方向）+一个旋转（机器人的角度），所以雷达扫描到的同一个物体得到的点云信息也相应的会出现一个变化，这个变化是一个经过了旋转...
从零开始一起学习SLAM | ICP原理及应用
小白学视觉
06-04 1765
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达小白：师兄，最近忙什么呢，都见不到你人影，我们的课也好久没更新了呢师兄：抱歉，抱歉，最近忙于俗事。我后面一起补上，学习劲头得向你们年轻人学习啊！话说，你最近在研究什么呢？小白：最近在看ICP，十四讲上简单提了下，还有点懵懵哒师兄：好，那今天就说说ICP算法吧。搬个小板凳做好哈：ICP全称Iterativ...
ICP点云匹配算法深入学习
sru_alo的博客
11-06 1612
迭代最近点 Iterative Closest Point （ICP） ICP算法本质上是基于最小二乘法的最优配准方法。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，将两个不同坐标系下的点云，以其中一个点云坐标系为全局坐标系，另一个点云经过旋转和平移后两组点云重合部分完全重叠。ICP算法最...
从零开始一起学slam--icp
u010451780的专栏
07-08 295
https://zhuanlan.zhihu.com/p/66168444 小白：师兄，最近忙什么呢，都见不到你人影，我们的课也好久没更新了呢 师兄：抱歉，抱歉，最近忙于俗事。我后面一起补上，学习劲头得向你们年轻人学习啊！话说，你最近在研究什么呢？ 小白：最近在看ICP，十四讲上简单提了下，还有点懵懵哒 师兄：好，那今天就说说ICP算法吧。搬个小板凳做好哈： ICP全称Iterative Closest Point，翻译过来就是迭代最近点。ICP在点云配准领域应用的非常广泛，因此基于深度相机、激光雷达的算
激光slam算法对比
03-12
该方法主要依赖于ICP（Iterative Closest Point）算法的不同变体来进行扫描匹配和位姿估计。具体来说，LOAM 使用点对线和点对面的距离度量方式完成配准过程[^2]。 #### LEGO-LOAM 作为LOAM 的改进版本之一，LEGO-...
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