使用C++代码实现地面点云后使用GTSAM库完成地平面的残差构造
时间: 2024-01-25 20:05:15 浏览: 32
好的,下面是使用C++代码实现地面点云后使用GTSAM库完成地平面的残差构造的示例代码:
```c++
// 包含GTSAM库的头文件
#include <gtsam/geometry/Point3.h>
#include <gtsam/geometry/Plane3.h>
#include <gtsam/inference/Key.h>
#include <gtsam/nonlinear/NonlinearFactorGraph.h>
#include <gtsam/nonlinear/Values.h>
#include <gtsam/slam/PriorFactor.h>
#include <gtsam/slam/PointPlaneFactor.h>
#include <gtsam/linear/GaussianNoiseModel.h>
// 包含PCL库的头文件
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/filters/extract_indices.h>
#include <pcl/filters/voxel_grid.h>
int main()
{
// 读取点云数据
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("cloud.pcd", *cloud);
// 提取地面点云
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr ground(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::ExtractIndices<pcl::PointXYZ> extract;
pcl::PointIndices::Ptr inliers(new pcl::PointIndices);
for (int i = 0; i < cloud->points.size(); i++)
{
if (cloud->points[i].z < 0.3)
{
inliers->indices.push_back(i);
}
}
extract.setInputCloud(cloud);
extract.setIndices(inliers);
extract.setNegative(false);
extract.filter(*ground);
// 构造地平面的因子图节点
gtsam::Vector3 normal(0, 0, 1);
double distance = 0;
gtsam::PriorFactor<gtsam::Vector3> planeFactor(1, normal, gtsam::noiseModel::Isotropic::Sigma(3, 0.1));
// 构造地平面的残差
gtsam::Point3 point(0, 0, distance);
gtsam::Plane3 plane(normal, distance);
gtsam::PointPlaneFactor factor(1, point, plane, gtsam::noiseModel::Isotropic::Sigma(3, 0.1));
// 将因子图节点和残差添加到因子图中
gtsam::NonlinearFactorGraph graph;
graph.add(planeFactor);
graph.add(factor);
// 初始化因子图变量
gtsam::Values initial;
initial.insert(1, normal);
// 优化因子图
gtsam::Values result = gtsam::LevenbergMarquardtOptimizer(graph, initial).optimize();
// 输出优化结果
std::cout << "Optimized normal: " << result.at<gtsam::Vector3>(1) << std::endl;
return 0;
}
```
在上面的代码中,我们首先读取了点云数据,并提取了地面点云。接着,我们使用GTSAM的PriorFactor来创建地平面的因子图节点。然后,我们使用PointPlaneFactor来构造地平面的残差。需要注意的是,我们为地平面的因子图节点和残差都设置了噪声模型。
接下来,我们将因子图节点和残差添加到因子图中,并初始化因子图变量。最后,我们使用GTSAM的LevenbergMarquardtOptimizer来优化因子图,并输出优化结果。
需要注意的是,本代码仅是一个示例,实际应用中还需要根据具体问题进行调整和优化。