将“点云过滤先将激光转换成点云信息,对于输入的点云数据,需要进行下采样并计算法线。然后,我们使用tf库将点云转换到机器人基础帧中,以便根据此计算里程计信息。之后通过sift关键点进行匹配,求两两帧的视觉里程计,优化PnP的结果,将vo的特征点放到地图中,当前帧与地图点进行匹配计算位姿。接着进行关键帧和地标的选取,然后进行BA优化。最后利用词袋模型进行相似度计算从而完成回环检测。”换个说法
时间: 2023-06-11 15:06:29 浏览: 69
首先,我们将激光数据转换成点云,并对点云数据进行下采样和法线计算。然后,我们使用tf库将点云转换到机器人基础帧中,并计算里程计信息。接着,我们使用sift关键点进行匹配,求解两帧之间的视觉里程计,并优化PnP的结果。我们还将vo的特征点放到地图中,并与当前帧进行匹配,计算出位姿。然后,我们选取关键帧和地标,并进行BA优化。最后,我们使用词袋模型计算相似度,以完成回环检测。
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将CGAL带有法线的点云数据转换PCL库点云数据PointNormal
你可以使用CGAL和PCL库来进行带有法线的点云数据的转换。下面是一个简单的示例代码,展示了如何将CGAL中的点云数据转换为PCL库中的PointNormal类型的点云数据:
```cpp
#include <CGAL/Exact_predicates_inexact_constructions_kernel.h>
#include <CGAL/Point_with_normal_3.h>
#include <CGAL/IO/read_xyz_points.h>
#include <CGAL/property_map.h>
#include <CGAL/IO/write_ply_points.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/io/ply_io.h>
#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/features/normal_3d.h>
typedef CGAL::Exact_predicates_inexact_constructions_kernel Kernel;
typedef Kernel::Point_3 Point_3;
typedef CGAL::Point_with_normal_3<Kernel> Point_with_normal_3;
typedef std::vector< Point_with_normal_3 > PointList;
int main()
{
// 读取带有法线的点云数据
PointList points;
std::ifstream stream("input.xyz");
if (!stream || !CGAL::read_xyz_points(stream, std::back_inserter(points),
CGAL::parameters::point_map(CGAL::First_of_pair_property_map<Point_with_normal_3>()).
normal_map(CGAL::Second_of_pair_property_map<Point_with_normal_3>())))
{
std::cerr << "Error: cannot read file!" << std::endl;
return 1;
}
// 将点云数据转换为PCL库中的PointNormal类型的点云数据
pcl::PointCloud<pcl::PointNormal>::Ptr pcl_cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointNormal>);
for (const auto& point : points)
{
pcl::PointNormal pcl_point;
pcl_point.x = point.x();
pcl_point.y = point.y();
pcl_point.z = point.z();
pcl_point.normal_x = point.normal().x();
pcl_point.normal_y = point.normal().y();
pcl_point.normal_z = point.normal().z();
pcl_cloud->push_back(pcl_point);
}
// 保存PCL点云数据
pcl::io::savePLYFile("output.ply", *pcl_cloud);
return 0;
}
```
上述代码将从"input.xyz"文件中读取带有法线的点云数据,并将其转换为PCL库中的PointNormal类型的点云数据。最后,将转换后的点云数据保存为"output.ply"文件。你可以根据自己的需求修改文件路径和名称。
请确保已正确安装和配置CGAL和PCL库,并将相关头文件和库文件包含到你的项目中。这样,你就可以使用上述示例代码将CGAL中的点云数据转换为PCL库中的PointNormal类型的点云数据了。
matlab 点云法线空间采样
在 MATLAB 中,可以使用 PointCloud 插件来进行点云法线空间采样。下面是一个简单的示例代码:
```matlab
% 读取点云数据
ptCloud = pcread('pointCloud.ply');
% 计算点云法线
normals = pcnormals(ptCloud);
% 定义采样步长
sampleStep = 0.01;
% 对法线空间进行采样
sampledIndices = pcfspace(ptCloud.Location, normals, sampleStep);
% 提取采样后的点云数据
sampledPointCloud = select(ptCloud, sampledIndices);
```
上述代码中,首先使用 `pcread` 函数读取点云数据,然后使用 `pcnormals` 函数计算点云法线。接着,定义了采样步长 `sampleStep`,并使用 `pcfspace` 函数在法线空间进行采样,返回采样后的点云索引。最后,使用 `select` 函数提取采样后的点云数据。
注意,这个例子仅仅是 PointCloud 插件提供的一种采样方法,具体的采样方法还需要根据实际应用场景进行选择。
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