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点云注册概述

点云是一组点的三维空间。点云通常从三维扫描仪获取,如激光雷达或Kinect®设备。他们已经应用在机器人导航和知觉、深度估计,立体视觉,视觉注册,在高级驾驶员辅助系统(ADAS)。计算机视觉算法工具箱™提供函数积分点云登记工作流程。工作流包括点云的使用功能pcmerge,pcdownsample,pctransform,pcdenoise和多个注册函数pcregistericp,pcregistercpd,pcregisterndt。

点云注册的过程是将两个或两个以上的同一场景的三维点云。例如,这个过程可能包括重建三维场景aKinect设备,构建地图的道路汽车和变形运动跟踪。

点云注册过程

点云注册过程包括以下三个步骤。

  1. 预处理,去除噪声或不必要的对象在每个点云。Downsample更快和更准确的点云登记。

  2. 登记,注册两个或两个以上的点云。

  3. 校准和缝合,可选针的点云转换并合并它们。

点云注册方法

您可以使用pcregistericp,pcregistercpd,或pcregisterndt函数来注册一个移动的点云一个固定的点云。这些函数使用的注册算法是基于迭代最近点(ICP)算法,相干点漂移(CPD)算法,分别和正态分布变换(无损检测)算法。这些算法的更多信息,请参阅引用。

当注册一个点云可以选择转换类型的代表点云之间的场景中物体如何改变。

转换 描述
刚性 刚性变换保留了场景中物体的形状和大小。场景中的对象可以进行翻译,旋转,或两者兼而有之。相同的转换应用到所有点。
仿射 仿射变换允许对象剪切和改变除了平移和旋转。
非刚性的 非刚性的转换允许场景中物体的形状改变。分不同的转换。位移场是用来表示转换。

这个表比较点云注册功能选项,它们的转换类型,他们的性能特征。使用此表根据你的情况选择适当的登记功能. .

注册方法(函数) 转换类型 描述 性能特征
pcregisterndt 刚性

  • 当地注册方法,依赖于初始变换估计

  • 健壮的,离群值

  • 更好的与不同的分辨率和点云密度金宝搏官方网站

 快速注册方法,但一般比ICP慢
pcregistericp 刚性

当地注册方法,依赖于初始变换估计

 最快的注册方法
pcregistercpd 刚性、仿射和非刚性的

全球的方法,不依赖于初始变换估计

 慢的注册方法

提示

  • 改善登记的准确性和计算速度,downsample点云使用pcdownsample函数前登记。

  • 从点云通过删除不必要的功能等功能:

  • 当地注册方法,比如使用无损检测或ICP (pcregisterndt或pcregistericp分别),需要初步估计。获得一个初始估计使用另一个传感器,如惯性测量单元(IMU)或其他形式的odemetry。提高初始估计帮助注册算法收敛更快。

  • 增加了“MaxIterations”财产或减少“宽容”财产登记结果更准确,但登记速度慢。

引用

[1]Myronenko,。,x的歌。“点集登记:相干点漂移。”IEEE模式分析与机器智能学报》(TPAMI)。32卷,12号,2010年12月,页2262 - 2275。

[2],y和g . Medioni。“对象模型通过注册多个图像。”图像视觉计算。Butterworth-Heinemann。问题3卷。10日,1992年4月,第145 - 155页。

[3]Besl,保罗J。:d·麦凯。“3 d形状登记的方法。”IEEE模式分析与机器智能。洛杉矶类似CA: IEEE计算机协会。问题2卷。14日,1992年,页239 - 256。

[4]Biber, P。,W. Straßer. “The Normal Distributions Transform: A New Approach to Laser Scan Matching.”学报IEEE / RSJ智能机器人和系统国际会议(——)。拉斯维加斯,NV。3卷,2003年11月,页2743 - 2748。

[5]Magnusson, m .”——一种有效的三维正态分布变换表示注册、表面分析,和循环检测。“博士论文。据英国大学,据英国,瑞典,2013年。

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