PCL 点到面的ICP精配准(线性最小二乘优化)
发布日期:2021-05-15 22:17:39 浏览次数:10 分类:精选文章

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点到平面度量通常使用标准非线性最小二乘法,如Levenberg-Marquardt算法。相比点到点算法,点到平面ICP算法迭代次数较多,但收敛速度更快。在处理两个点云之间的相对旋转(角度小于30°)时,为了优化计算速度,可以采用线性逼近的方法,通过θ替换为sinθ,cosθ替换为1,降低非线性最小二乘优化的计算复杂度。[1]

此外,为提高计算的数值稳定性,可以对输入点云进行缩放和移动,使其在以原点为中心的单位球体或立方体内保持有界。这是确保计算过程稳定且有效的重要预处理步骤。

传统的ICP算法采用特定的优化方法来实现点到平面的精准配准,这种方法在许多实际应用中表现优异。

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