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3D,点云拼接2

文章目录

      • 点云配准方法
      • 自动配准技术
      • PCL实现的配准算法
      • 两两配准
        • 1.关键点提取
        • 2.特征描述符
        • 3. 对应关系估计
        • 4. 对应关系去除
        • 5. 变换矩阵估算

在上篇文章中对于拼接的概念、拼接精度的评价做了详细的介绍。本文是对拼接(配准)的进一步介绍,涉及更多原理层面的东西。

主要围绕以下三点展开:

  • 点云配准方法
  • 自动配准技术
  • 怎么做好点云拼接,如何评判拼接的好坏?

点云配准方法

点云配准步骤上可以分为粗配准(Coarse Registration)和精配准(Fine Registration)两个阶段。

粗配准是指在点云相对位姿完全未知的情况下对点云进行配准,找到一个可以让两块点云相对近似的旋转平移变换矩阵,进而将待配准点云数据转换到统一的坐标系内,可以为精配准提供良好的初始值。常见粗配准算法:

  • 基于特征匹配(PFH)的配准算法:
    • SAC-IA 采样一致性初始配准算法(Sam
http://www.lryc.cn/news/27130.html

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