PCL 快速全局配准(FGR)

文章目录

  • 一、简介
  • 二、实现代码
  • 三、实现效果
  • 参考资料

一、简介

大部分全局配准方法均采用了候选匹配的机制,其中有些使用了基于局部几何描述符的点对点匹配,有些则是在点的对或元组上进行定义匹配。一旦候选匹配信息被收集,那么就可以从稀疏的匹配子集中迭代进行点云的估计对齐,之后在整个数据集上进行验证。不过,当数据存在噪声且只有部分重叠时,现有方法通常需要多次迭代才能采样一个较好的匹配子集并找到一个合理的转换矩阵。

而快速全局匹配算是另辟蹊径的一种方法,该算法仍然是对点云的候选匹配进行操作,不过它的目标函数作者进行了改进,引入了评估算子并加入了抑制错误匹配的公式项(具体内容可以阅读博客最后的参考文献进行了解)。匹配过程不需要提供点云初始的变换参数,并且在内部循环中不需要更新匹配或最近点查询。该算法的扩展可以对多个部分重叠的点云进行联合全局配准。具体算法步骤如下所示:

PCL 快速全局配准(FGR)_第1张图片

二、实现代码

算法部分

FGR.h

 
 

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