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正态分布配准

需积分: 47 124 浏览量更新于2023-03-16 评论收藏 47KB DOCX 举报

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如何使用正态分布变换

在本教程中，我们将介绍如何使用正态分布变换（NDT）算法来确定两个超过 100,000 点的两

个大点云之间的刚性变换。NDT 算法是一种配准算法，使用应用于 3D 点统计模型的标准优化

技术来确定两个点云之间最可能的配准。有关 NDT 算法内部工作原理的更多信息，请参阅

Martin Magnusson 博士的博士论文“三维正态分布变换 - 用于配准，表面分析和环路检测的高

效表示法”。

代码

首先，下载数据集 room_scan1.pcd

和 room_scan2.pcd

并将它们保存到磁盘。这些点云包含

来自不同视角的同一房间的 360 度扫描。

然后，在您最喜欢的编辑器中创建一个文件，并将以下内容放入。我用

normal_distributions_transform.cpp 这个教程。

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#include <iostream>

#include <pcl/io/pcd_io.h>

#include <pcl/point_types.h>

#include <pcl/registration/ndt.h>

#include <pcl/filters/approximate_voxel_grid.h>

#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>

#include <boost/thread/thread.hpp>

int

main (int argc, char** argv)

{

// Loading first scan of room.

pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr target_cloud

(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);

if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>

("room_scan1.pcd", *target_cloud) == -1)

{

PCL_ERROR ("Couldn't read file room_scan1.pcd \

n");

return (-1);

}

std::cout << "Loaded " << target_cloud->size () <<

" data points from room_scan1.pcd" << std::endl;

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伯玡

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