MATLAB实现NDT点云匹配
时间: 2023-11-07 11:05:13 浏览: 47
NDT(Normal Distribution Transform)点云匹配是一种基于高斯分布的点云配准方法,它主要分为以下三个步骤:
1. 建立参考点云的高斯分布模型(正态分布),并计算每个点的高斯分布函数值。
2. 将待匹配点云转换到参考点云坐标系下,并根据点云离散化的方法将其转换为一个网格形式的点云表示。
3. 对于每个网格单元,计算待匹配点云中所有点的加权中心,以此来估计待匹配点云的高斯分布模型。然后将待匹配点云的高斯分布模型与参考点云的高斯分布模型进行匹配,从而得到点云的刚体变换矩阵。
下面是MATLAB实现NDT点云匹配的示例代码:
```matlab
% 读取点云数据
ptCloudRef = pcread('reference.pcd');
ptCloudCurrent = pcread('current.pcd');
% 建立参考点云的高斯分布模型
gridStep = 1; % 网格步长
[~, refNormals, refFeatures] = pcfitplane(ptCloudRef, gridStep);
refModel = pointCloud(refFeatures);
% 将待匹配点云转换到参考点云坐标系下
tform = pcregrigid(ptCloudCurrent, ptCloudRef, 'Tolerance', [0.0001 0.0001], 'MaxIterations', 100);
ptCloudAligned = pctransform(ptCloudCurrent, tform);
% 将点云离散化为网格形式
discretizedRef = pcdownsample(refModel, 'gridAverage', gridStep);
discretizedCurrent = pcdownsample(ptCloudAligned, 'gridAverage', gridStep);
% 计算待匹配点云的高斯分布模型
[~, currentNormals, currentFeatures] = pcfitplane(ptCloudAligned, gridStep);
currentModel = pointCloud(currentFeatures);
% 计算加权中心并估计高斯分布模型
[currentCentroids, currentCovariance] = computeCentroidsAndCovariances(discretizedCurrent.Location, currentNormals, gridStep);
currentWeights = discretizedCurrent.Count ./ sum(discretizedCurrent.Count);
currentMean = mean(discretizedCurrent.Location, 1);
currentFeatures = [currentMean, currentCovariance(:)', currentWeights'];
% 进行NDT点云匹配
[tform, ~] = pcregrigid(currentModel, refModel, 'Metric', 'pointToPlane', 'Extrapolate', true, 'Tolerance', [0.0001 0.0001], 'MaxIterations', 100, 'InitialTransform', tform);
% 可视化结果
pcshowpair(ptCloudRef, ptCloudAligned);
title('Initial Alignment');
drawnow;
pcshowpair(ptCloudRef, pctransform(ptCloudCurrent, tform));
title('Aligned');
drawnow;
```
需要注意的是,上述代码中使用了`pcfitplane`函数来计算点云的法线信息,这需要额外安装`Computer Vision Toolbox`工具箱。如果没有安装该工具箱,可以使用其他方法来计算点云的法线信息,例如使用`pcnormals`函数。
相关推荐
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)