ICP的matlab实现
时间: 2023-05-30 13:01:14 浏览: 218
ICP(Iterative Closest Point)是一种常用的点云配准算法,可以将两个点云进行精确的对齐。以下是ICP的Matlab实现:
```matlab
% ICP算法
% 输入:
% X: 待配准的点云(3 x N)
% Y: 参考点云(3 x M)
% maxIter: 最大迭代次数
% tol: 收敛精度
% 输出:
% R: 旋转矩阵(3 x 3)
% t: 平移向量(3 x 1)
% err: 误差值
function [R, t, err] = icp(X, Y, maxIter, tol)
% 初始化
N = size(X, 2);
M = size(Y, 2);
R = eye(3);
t = zeros(3, 1);
err = inf;
iter = 0;
while err > tol && iter < maxIter
% 计算Y中每个点到X中的最近点
[idx, dist] = knnsearch(X', Y');
% 计算误差
err = sum(dist);
% 计算配准变换
Y_mean = mean(Y, 2);
X_mean = mean(X(:, idx), 2);
H = (Y - Y_mean) * (X(:, idx) - X_mean)';
[U, ~, V] = svd(H);
R_cur = V * U';
t_cur = X_mean - R_cur * Y_mean;
% 更新变换矩阵
R = R_cur * R;
t = R_cur * t + t_cur;
% 更新点云
Y = R_cur * Y + t_cur;
iter = iter + 1;
end
end
```
该算法的实现过程如下:
1. 初始化旋转矩阵和平移向量为单位矩阵和零向量,误差为无穷大,迭代次数为0。
2. 进入迭代过程,计算Y中每个点到X中的最近点,并计算误差。
3. 计算配准变换,包括旋转矩阵和平移向量。
4. 更新变换矩阵,包括旋转矩阵和平移向量。
5. 更新点云,将Y点云变换到X点云的坐标系下。
6. 如果误差小于收敛精度或者迭代次数达到最大值,则停止迭代,返回旋转矩阵、平移向量和误差。
需要注意的是,该实现中使用了Matlab自带的knnsearch函数来计算最近点,该函数需要将点云转置后才能使用。同时,由于ICP算法可能会陷入局部最优解,因此在实际应用中可能需要进行多次随机初始化,取最小误差的结果。