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Matlab ICP源码 - 点云配准算法: Point Cloud Registration Algorithm

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简介:
本项目提供了一种点云配准算法(ICP)的MATLAB实现。通过优化迭代最近点匹配技术,有效提升三维场景中物体的位置和姿态估计精度。 MATLAB ICP源码项目的开发目标是创建一个用于将部分点云与3D CAD模型配准的管道运行代码。涉及以下步骤: 1. 在希望执行代码的目录中建立一个名为BUILD的文件夹。 2. 将CMakeLists.txt和CODE.cpp传递给代码,这些参数应该放在构建过程中。 3. 代码接受三个输入参数:第一个是Kinect点云;第二个是CAD文件;第三个是ICP迭代次数。 对于CAD模型预处理: - .stl格式的CAD模型以毫米为单位转换成.pcd,并缩小0.001倍(即换算成米)。 重要约束条件包括: - Kinect的位置不应改变,因为Kinect相对于机器人底座的变换在代码中是硬编码的; - 需要注册的对象应放置在一个特定的高度。迄今为止获得的结果表明该物体被抬高到了6至7厘米以上(白色小立方体)。 示例CMakelists、用于获取Kinect与Base之间转换关系的Matlab代码以及从Kinect到机器人基座变换的相关Matalb代码都包含在提供的zip文件中。 最后,使用“cmake ..”和“make”命令来编译代码。

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客服
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  • Matlab ICP - : Point Cloud Registration Algorithm
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    本项目提供了一种点云配准算法(ICP)的MATLAB实现。通过优化迭代最近点匹配技术,有效提升三维场景中物体的位置和姿态估计精度。 MATLAB ICP源码项目的开发目标是创建一个用于将部分点云与3D CAD模型配准的管道运行代码。涉及以下步骤: 1. 在希望执行代码的目录中建立一个名为BUILD的文件夹。 2. 将CMakeLists.txt和CODE.cpp传递给代码,这些参数应该放在构建过程中。 3. 代码接受三个输入参数:第一个是Kinect点云;第二个是CAD文件;第三个是ICP迭代次数。 对于CAD模型预处理: - .stl格式的CAD模型以毫米为单位转换成.pcd,并缩小0.001倍(即换算成米)。 重要约束条件包括: - Kinect的位置不应改变,因为Kinect相对于机器人底座的变换在代码中是硬编码的; - 需要注册的对象应放置在一个特定的高度。迄今为止获得的结果表明该物体被抬高到了6至7厘米以上(白色小立方体)。 示例CMakelists、用于获取Kinect与Base之间转换关系的Matlab代码以及从Kinect到机器人基座变换的相关Matalb代码都包含在提供的zip文件中。 最后,使用“cmake ..”和“make”命令来编译代码。
  • ICP
    优质
    本源代码实现了一种高效的ICP(迭代最近点)算法,用于处理大规模三维点云数据配准问题。适用于机器人导航、自动驾驶等领域。 ICP(Iterative Closest Point迭代最近点)算法是一种用于点集对齐的方法。该源码使用C++并通过CMake与VTK实现。
  • MATLAB中的ICP
    优质
    本简介探讨了在MATLAB环境下实现和优化迭代最近点(ICP)算法的过程,用于精确地配准二维或三维点云数据。通过详细解析代码及应用案例,旨在帮助用户掌握点云匹配技术的核心概念与实践技巧。 在MATLAB中使用ICP配准算法处理点云数据: 1. 读取目标矩阵。 2. 进行空间变换操作。 3. 对于已知的关系,求解旋转平移矩阵(RT)。 4. 利用得到的RT计算经过变换后的点。
  • MATLAB中的经典ICP
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    本简介探讨了在MATLAB环境下实现的经典ICP(迭代最近点)算法,用于精确对齐两个点云数据集。该方法广泛应用于机器人技术、计算机视觉和3D重建等领域,通过不断迭代优化过程中的误差最小化来提高配准精度。 MATLAB中的经典ICP点云配准算法已经通过测试,可以直接下载并运行。这将有助于你更好地理解ICP算法。
  • 经典的ICP
    优质
    简介:经典点云配准ICP(迭代最近点)算法是计算机视觉领域中用于对齐两个点云数据集的关键技术,通过迭代过程实现精确匹配。 基于PCL的ICP点云配准算法实现,并提供了相关点云文件作为参考。
  • ICP三维文档
    优质
    本文档深入探讨了ICP(迭代最近点)算法在三维点云数据配准中的应用,详细介绍了其原理、实现方法及优化策略。 这是我的描述ICP配准的文章中使用的三维点云文件。这些文件包含十个.ply格式的三维点云数据,均由Intel RealSense深度摄像头拍摄所得。这十个点云数据来自一段连续录像片段,可用于初步练习三维重建及导航技术。
  • Python ICP
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    本代码实现基于ICP算法的点云数据配准,适用于三维空间中物体姿态估计与模型匹配,广泛应用于机器人导航、自动化测量等领域。 简单的ICP配准方法用Python编写,只能实现基本的配准功能,用于对比试验。
  • ICP
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    ICP(迭代最近点)点云匹配算法是一种用于三维空间中两组点云数据配准的关键技术,通过最小化点间的距离实现精确对齐,在机器人导航、三维重建等领域广泛应用。 ICP点云配准算法的Python实现。基于Python语言来实现ICP点云配准算法。
  • MATLAB中的ICP
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    简介:本文探讨了在MATLAB环境中实现ICP(迭代最近点)算法的方法,专注于点云数据的配准与优化技术。通过详细分析和实例展示,为读者提供了理解和应用ICP算法于各种应用场景的有效途径。 函数 [R1, t1] = reg(data1, data2, corr) M = data1(:,corr(:,1)); mm = mean(M, 2); S = data2(:,corr(:,2)); ms = mean(S, 2); Sshifted = [S(1,:) - ms(1); S(2,:)- ms(2)]; Mshifted = [M(1,:) - mm(1); M(2,:)- mm(2)]; b1 = Sshifted(1,:)*Mshifted(1,:) + Sshifted(2,:)*Mshifted(2,:); b2 = -Sshifted(2,:)*Mshifted(1,:) + Sshifted(1,:)*Mshifted(2,:); bb = (b1.^2+b2.^2).^0.5; c = b1./bb; s = b2./bb; R1 = [c, -s; s, c]; t1 = mm - R1*ms;
  • ICP中的应用
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    本研究探讨了ICP(迭代最近点)算法在三维点云数据配准中的应用,分析其原理、优缺点,并提出改进方法以提高匹配精度和效率。 这段代码是根据算法流程自己编写的,并且调用了OpenCV的Eigen数学库。所有使用的函数都在同一个文件里,适合新手学习使用。也欢迎大家提出意见帮助我改进代码。