Advertisement

【MATLAB】求解两组点云的R和T参数

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本教程介绍如何使用MATLAB计算并求解两组点云数据之间的旋转矩阵(R)和平移向量(T)，实现精确配准。 根据博主的文章实现的matlab版test.m文件利用给定R1T1矩阵生成两个点云，并通过调用RTbySVD脚本计算R2T2以对比R1T1与R2T2，从而评估RTbySVD函数的有效性。RTbySVD.m是基于上述博文实现的核心代码，目前存在一些不足之处，请指正。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 【MATLAB】求解两组点云的R和T参数
    优质
    本教程介绍如何使用MATLAB计算并求解两组点云数据之间的旋转矩阵(R)和平移向量(T)，实现精确配准。 根据博主的文章实现的matlab版test.m文件利用给定R1T1矩阵生成两个点云，并通过调用RTbySVD脚本计算R2T2以对比R1T1与R2T2，从而评估RTbySVD函数的有效性。RTbySVD.m是基于上述博文实现的核心代码，目前存在一些不足之处，请指正。
     
  • 两组点云数据的融合
    优质
    本研究探讨了如何高效地将两组点云数据进行精准融合的技术方法，旨在提高三维场景重建和物体识别的应用效果。 两个点云数据的融合是指将来自不同来源或时间点的点云数据结合在一起的过程，以创建更完整、更高精度的空间模型。这一过程在三维重建、机器人导航以及增强现实等领域有着广泛的应用价值。通过算法优化，可以有效减少噪声和冗余信息的影响，并提高最终输出的质量与实用性。
     
  • 求解数组中两数之和并返回下标
    优质
    本题要求设计算法，在给定整数数组中寻找两个特定数字，使其和等于目标值，并输出这两个数字的索引。 给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target，请你在该数组中找出两个整数，使它们的和等于目标值，并返回这两个整数的下标。
     
  • 在MATLAB中求解含参数的方程组并赋予参数值
    优质
    本教程详细介绍了如何使用MATLAB软件求解含有参数的线性或非线性方程组，并演示了为这些参数赋值的具体步骤和方法。 使用MATLAB求解含有参数的方程组，并对这些参数进行赋值。然后对方程组的结果进行简化处理。
     
  • 求两点间N个点的坐标：在MATLAB中，给定两个端点和目标点数N - MATLAB开发
    优质
    本项目介绍了一种算法，在MATLAB环境中实现从已知的两个端点生成线段上均匀分布的N个点的具体坐标。通过简单而有效的数学方法，用户能够轻易地计算出这些中间点的位置，适用于图形设计、动画制作及工程应用等场景中的几何计算需求。 您有两个点，并希望在这两个点之间插入N个点。这就像在两点之间画一条线一样，需要确定起点、终点以及所需的点数。
     
  • R语言中的分组求和
    优质
    本文介绍了在R语言中进行数据分组与求和的操作方法，包括使用dplyr包中的group_by和summarise函数实现复杂的数据汇总分析。 R语言提供了分组求和与求方差的工具。
     
  • 定点迭代-非线性：用MATLAB求解两组非线性方程的数值方法
    优质
    本文章介绍使用MATLAB软件解决包含两个未知数的非线性方程组的方法，并详细探讨了利用定点迭代法进行有效数值计算的过程。 它是一种用于求解x和y的两个非线性方程的数值方法，并且也被称为连续替换法（MOSS）或简称为连续替换。该方法通过绘制这两个函数来帮助用户决定对x和y进行哪些初始猜测。此外，这种方法要求用户提供关于x和y的起始值估计，并允许他们选择终止标准，可以是预设的百分比相对误差或者是经过一定次数迭代后的结果。此方法还能够检查系统是否完全收敛，在预测到系统不会达到完全收敛时会向用户发出提醒。
     
  • Hausdorff 距离：使用 MATLAB 计算两组点云间的距离
    优质
    本文章介绍如何利用MATLAB编程计算两组点云之间的Hausdorff距离，适用于需要进行图像处理和形状匹配的研究者。 这段代码用于计算两个点云之间的Hausdorff距离。 假设A和B是度量空间(Z,dZ)的子集，则A与B之间的Hausdorff距离，记作dH(A, B)，定义为： \[ dH(A, B)=\max{\left(\sup_{a \in A} dz(a,B), \sup_{b \in B} dz(b,A)\right)} \] 其中， \[ dH(A, B) = \max(h(A, B), h(B, A)) \] \[ h(A, B) = \max\limits_a (\min\limits_b (d(a,b))) \] 这里，\( d(a, b) \)表示L2范数。 函数调用格式为： ``` dist_H = hausdorff( A, B ) ``` 参数： - **A**：第一点集。 - **B**：第二点集。 注意：A和B可以有不同的行数，但必须有相同的列数。
     
  • 在MATLAB中计算两组点云间的欧氏距离：从点云A到点云B中各点的最小距离
    优质
    本文介绍了如何使用MATLAB编程来计算两组点云之间的欧氏距离，并重点探讨了从点云A中的每个点到点云B中所有点之间最短距离的求解方法。 计算样本点云中每个点到参考点云中最邻近的点之间的欧氏距离。 输入： - 参考点云为 M x N 矩阵 - 样本点云为 P x N 矩阵 输出： - distMat 为 P x M 的矩阵，表示样本中的每一个点与参考中最近的一个点的距离。注意这里的distMat的维度是P*M而不是原文提到的P*N，因为每个样本点只对应一个最近的参考点距离而非所有参考点的距离。
     
  • 利用LabVIEW求解数组鞍点
    优质
    本文章介绍了如何使用LabVIEW编程环境来识别和计算二维数组中的鞍点。鞍点是指在其所在行是最小值而在其所在的列是最大值（或相反）的元素。文中详细讲解了算法设计及其实现步骤，为工程师和技术人员提供了一个实用的学习案例。 用LabVIEW求数组鞍点 供大家学习参考。