点云icp算法

❶ ICP算法的三维点云算法

三维激光扫描技术的快速发展,使其在各个领域得到广泛应用。由于物理上的一些限制,一次三维激光扫描不能获取扫描物体的全部数据,因此要对扫描点云进行拼接。首先,对最常用的ICP算法进行一系列研究,ICP算法的前提条件是具有一个良好的配准初值,文中在配准初值的选取上采用主成分分析法,为后续ICP算法的工作提供一个良好前提条件,增加点集预处理,点对查找上增加各种限制,采用kd-tree加速查找,以此对算法进行改进,并通过实例来验证本算法的有效性及合理性。

❷ 哪位大神有ICP（迭代最近点）算法的C++代码，可以对两组三维点云进行配准的，求一个能用的，感激不尽……

创建一个pcl::PointCloud实例Final对象，存储配准变换后的源点云，应用ICP算法后，IterativeClosestPoint能够保存结果点云集，如果这两个点云匹配正确的话（也就是说仅仅对其中一个应用某种刚体变换，就可以得到两个在同一坐标系下相同的点云）

❸ ICP算法的迭代就近点算法

在20世纪80年代中期，很多学者开始对点集数据的配准进行了大量研究。1987年，Horn[1]、Arun[2]等人用四元数法提出点集对点集配准方法。这种点集与点集坐标系匹配算法通过实践证明是一个解决复杂配准问题的关键方法。1992年，计算机视觉研究者Besl和Mckay[3]介绍了一种高层次的基于自由形态曲面的配准方法，也称为迭代就近点法ICP（Iterative Closest Point）。以点集对点集（PSTPS）配准方法为基础，他们阐述了一种曲面拟合算法，该算法是基于四元数的点集到点集配准方法。从测量点集中确定其对应的就近点点集后，运用Faugera和Hebert提出的方法计算新的就近点点集。用该方法进行迭代计算，直到残差平方和所构成的目标函数值不变，结束迭代过程。ICP配准法主要用于解决基于自由形态曲面的配准问题。
迭代就近点法ICP就近点法经过十几年的发展，不断地得到了完善和补充。Chen和Medioni[4]及Bergevin等人[5]提出了point-to-plane搜索就近点的精确配准方法。Rusinkiewicz和Levoy提出了point-to-p rojection搜索就近点的快速配准方法。Soon-Yong和Murali提出了Contractive-projection-point搜索就近点的配准方法。此外，Andrew和Sing[6]提取了基于彩色三维扫描数据点纹理信息的数据配准方法，主要在ICP算法中考虑三维扫描点的纹理色彩信息进行搜索就近点。Natasha等人[7]分析了ICP算法中的点云数据配准质量问题。
基本原理
三维空间R3存在两组含有n个坐标点的点集，分别为： PL和PR。三维空间点集PL中各点经过三维空间变换后与点集PR中点一一对应，其单点变换关系式为：
(0-1)
上式中，R为三维旋转矩阵，t为平移向量。
在ICP配准方法中，空间变换参数向量X可表示为[9] 。参数向量中四元数参数满足约束条件为：
(0-2)
根据迭代的初值X0，由式(0-1)计算新点集Pi为：
(0-3)
式中，P表示原始未修改过的点集，Pi的下标i表示迭代次数，参数向量X的初始值X0为 。
根据以上数据处理方法，ICP配准算法可以概括为以下七个步骤：
1） 根据点集Plk中的点坐标，在曲面S上搜索相应就近点点集Prk；
2） 计算两个点集的重心位置坐标，并进行点集中心化生成新的点集；
3） 由新的点集计算正定矩阵N，并计算N的最大特征值及其最大特征向量；
4） 由于最大特征向量等价于残差平方和最小时的旋转四元数，将四元数转换为旋转矩阵R；
5） 在旋转矩阵R被确定后，由平移向量t仅仅是两个点集的重心差异，可以通过两个坐标系中的重心点和旋转矩阵确定；
6） 根据式(0-3)，由点集Plk计算旋转后的点集P’lk。通过Plk与P’lk计算距离平方和值为fk+1。以连续两次距离平方和之差绝对值 作为迭代判断数值；
7） 当 时，ICP配准算法就停止迭代，否则重复1至6步，直到满足条件 后停止迭代。

❹ 如何对一片散乱点云进行坐标变换

合并到一个统一的坐标系下,这就是点云数据的配准,该相关技术在逆向工程、曲面质量检测和虚拟现实等领域均有着广泛的应用1
目前,解决不同点云数据集配准问题的直接方法有在被测物体上贴固定球和使用高精度的旋转工作台[1]1固定球会使部分物体不可见,一般应贴在相对较平坦的区域1流动式光学扫描仪Atos是在物体上或固定物体的工具上贴特制的圆形标签,其作用相当于固定球1根据前后2个视角观察的3个或3个以上不共线的公共标签来对数据进行配准,利
用旋转工作台可直接对测量数据进行配准,但是物体底部和下部的数据点是无法采集的1
在三维点云数据的自动配准中,运用最为广泛的是由Besl等提出的最近点迭代(iterativeclosestpoint,ICP)算法[2]1但是ICP算法要求2个匹配点
集中的一个点集是另外一个点集的子集,即2个点集之间存在着包含关系,当这个条件不满足时,将影响ICP的收敛结果,产生错误的匹配1显然,对于2个点云数据之间的部分配准问题,这种包含关系是不存在的1另外,ICP算法对2个点云相对初始位置要求较高,点云之间的的初始位置不能相差太大;否则,ICP的收敛方向是不确定的,因而配准结果也是不可靠的1
Chen[3]等运用2个曲面在法矢方向的距离来
代替某一点到其最近点的距离,并将其作为匹配的目标评价函数1这一设想最初是由Potmesil[4]于1983年提出的,在文献[3]的工作中它被推广为最
优加权的最小二乘方法1但文献[3]的方法需要求解非线性最小二乘问题,速度较慢1Masuda等[5]对点集进行随机采样,用最小中值平方误差作为度量准则,该方法在每一次迭代后都需要进行重新采样1Johnson等
[6]
使用特征提取策略去除没有启发信息
的平面点来提高配准速度,在点云数据法矢变化连续、突变比较少的情况下,其速度没有明显的提高1文献[728]通过引入参考点的方法来实现三维点云数据的配准,这些参考点其实也是一种标签点,需要在测量前贴在被测物体上1
本文提出了一种更为通用的空间散乱点云的配准算法,该算法不需要在被测物体上附加任何参考点或标签点,仅利用点云数据自身所具有的几何信息,对待配准散乱点云的相对位置没有要求,可以处在空间任意位置上;而且本文算法能够实现散乱点云的部分配准和整体配准1
1 算法概述
散乱点云的整体配准是一个点云数据与另一个
点云数据进行整体的数据融合,而部分配准是将一个点云数据的子集与另一个点云或其子集进行数据融合1本文算法的基本思想是首先估算出散乱点云数据中每一个测点的法矢和曲率,并根据一个点集中每个测点的曲率来寻找其在另一个点集中的曲率相近点,所有的曲率相近点构成一系列点对1计算将每个点对的法矢方向映射为一致的三维空间变换,每个点对间所有可能的三维变换构建一个哈希列表,找出列表中使得最多数量的点对法矢一致的变换,该变换能够将2个点云数据进行粗略配准1将粗略配准后2个点云的位置作为新的初始位置,用统计出的曲率相近点对作为初始的配准点对集合,运用ICP算法对散乱点云的初始配准结果做进一步地优化,从而实现散乱点云的精确配准1
2 算法原理及步骤
211 散乱点云数据微分几何特性估算
光学扫描设备采集到的点云数据密度很高,存在大量的冗余数据,严重影响后续算法的效率,因此在对散乱点云的微分几何特性估算前,应先按照一定要求减少测量点的数量1
对简化后的点云数据进行空间划分,并在点集中寻找每个测点的k2近邻1设测点pi的k2近邻且包括该点记为Nbhd(pi),为计算该点的法矢和曲率,借鉴文献[9]的方法,采用参数二次曲面来逼近散乱数据点,设二次曲面的参数方程。

❺ ICP杂质公式

ICP杂质公式理解如下
ICP算法是点集对点集的配准方法。此论文中有比较两三种配准算法（逐步阅读论文会加入对于GICP、NICP等的学习），这些算法的误差度量和数据关联方式是不同的，通过不同的误差度量方法和数据关联方法可以拥有不同的ICP算法，这也可以给我提供一种思路，可以通过改进误差度量和数据关联来改进优化算法。
ICP算法的误差度量是三维点到点之间的欧式距离（在欧几里得空间，是两点之间或多点之间距离的表示。对比马氏距离在文章结尾）。数据对应关系方法很多，比如可以通过相机跟踪（点对点利用图像来确定对应关系）。
注册两个点云的问题在于找到旋转矩阵和平移矩阵，使得目标函数（核心最小二乘法）最小化，使得两个点云之间的重叠最大化。

❻ 用matlab实现icp算法，网上找到了一个源码，输入量是model和date文件，不知怎样将现有的asc文件csm载入

你好，我最近也在做，能把你的代码发给我吗？感谢，[email protected]

❼ 如何系统的学习编写ICP算法

什么是ICP证 ICP证全称“《增值电信业务经营许可证》－互联网信息服务”是指通过互联网，向上网用户有偿提供信息或者网页制作等服务活动。经营性ICP，经营的内容主要是网上广告、代制作网页、有偿提供特定信息内容、电子商务及其它网上应用服务。 国家对经营性ICP实行许可证制度。各公司必须办理ICP许可证。 ICP证是网站经营的许可证，根据国家《互联网管理办法》规定，经营性网站必须办理ICP证，否则就属于非法经营。 什么是ICP经营许可证 全称是《中华人民共和国电信与信息服务业务经营许可证》，是通过互联网向上网用户提供有偿信息、网上广告、代制作网页、电子商务及其它网上应用服务的公司必须办理的网络经营许可证。国家对经营性网站实行ICP许可证制度。 为什么要办理ICP经营许可证 ICP证是网站经营的许可证，根据国家<<互联网管理办法规定>>，经营性网站必须办理ICP证，否则就属于非法经营。 法规节选：未取得经营许可或未履行备案手续，擅自从事互联网信息服务的，由相关主管部门依法责令限期改正，给予罚款、责令关闭网站等行政处罚；构成犯罪的，依法追究刑事责任。 如何办理ICP经营许可证？ 从事互联网信息服务，需要到当地通信管理部门申请ICP经营许可证或备案。通信管理部门是指各省通信管理局、市通信管理局、市通信行业管理办公室。可以先通过拨打相关部门的电话，进行咨询；或者通过网络查询相关部门的网站信息，获取办理流程及所需资料。

❽ 点云数据处理的5个步骤

摘要 1. 点云滤波（数据预处理）

❾ ICP算法的介绍

三维空间R3存在两组含有n个坐标点的点集，分别为： PL和PR。三维空间点集PL中各点经过三维空间变换后与点集PR中点一一对应，其单点变换关系式为：(0-1)上式中，R为三维旋转矩阵，t为平移向量。在ICP配准方法中，空间变换参数向量X可表示为[9] 。参数向量中四元数参数满足约束条件为：(0-2)根据迭代的初值X0，由式(0-1)计算新点集Pi为：(0-3)式中，P表示原始未修改过的点集，Pi的下标i表示迭代次数，参数向量X的初始值X0为 。根据以上数据处理方法，ICP配准算法可以概括为以下七个步骤：1） 根据点集Plk中的点坐标，在曲面S上搜索相应就近点点集Prk；2） 计算两个点集的重心位置坐标，并进行点集中心化生成新的点集；3） 由新的点集计算正定矩阵N，并计算N的最大特征值及其最大特征向量；4） 由于最大特征向量等价于残差平方和最小时的旋转四元数，将四元数转换为旋转矩阵R；5） 在旋转矩阵R被确定后，由平移向量t仅仅是两个点集的重心差异，可以通过两个坐标系中的重心点和旋转矩阵确定；6） 根据式(0-3)，由点集Plk计算旋转后的点集P’lk。通过Plk与P’lk计算距离平方和值为fk+1。以连续两次距离平方和之差绝对值 作为迭代判断数值；7） 当 时，ICP配准算法就停止迭代，否则重复1至6步，直到满足条件 后停止迭代