NICP 算法 matlab实现
时间: 2023-09-21 16:06:53 浏览: 71
NICP(Normal Distributions Transform Iterative Closest Point)算法是一种基于正态分布变换(NDT)的迭代最近点算法(ICP)的改进。其主要思想是使用NDT将点云表达为高斯混合模型,从而提高匹配的鲁棒性。
以下是MATLAB实现NICP算法的基本步骤:
1. 读取两个点云P和Q,并将它们转换为NDT表示形式。
2. 初始化变换矩阵T为单位矩阵。
3. 通过计算点云P和变换后的点云Q'之间的最近点对,计算初始误差。
4. 重复以下步骤直到收敛:
- 计算点云P和变换后的点云Q'之间的最近点对。
- 基于最近点对计算出变换矩阵T。
- 将点云Q转换为T变换后的点云Q'。
- 计算误差并检查是否收敛。
以下是MATLAB代码示例:
```
% 读取点云
P = pcread('pointcloud1.pcd');
Q = pcread('pointcloud2.pcd');
% 将点云转换为NDT表示形式
ndt_P = pointCloud(P.Location);
ndt_Q = pointCloud(Q.Location);
% 初始化变换矩阵为单位矩阵
T = eye(4);
% 设置迭代次数和误差阈值
max_iter = 100;
error_threshold = 0.001;
% 迭代计算
for i = 1:max_iter
% 计算最近点对
[indices, distances] = findNearestNeighbors(ndt_Q, ndt_P.Location, 1);
nearest_P = ndt_P.Location(indices,:);
nearest_Q = ndt_Q.Location;
% 计算变换矩阵
T = icp_transform(nearest_P, nearest_Q);
% 将点云Q转换为T变换后的点云Q'
ndt_Q = pctransform(ndt_Q, affine3d(T));
% 计算误差并检查是否收敛
error = sum(distances.^2) / length(distances);
if error < error_threshold
break;
end
end
% 输出变换矩阵
disp(T);
```
其中,icp_transform是自定义函数,用于计算变换矩阵。具体实现可以参考ICP算法,这里不再赘述。