配準(zhǔn)算法

配準(zhǔn)算法：這些算法將從不同視角或不同時(shí)刻獲取的多個(gè)點(diǎn)云對(duì)齊，以創(chuàng)建場(chǎng)景的統(tǒng)一表示。

激光雷達(dá)點(diǎn)云配準(zhǔn)算法的應(yīng)用

激光雷達(dá)點(diǎn)云配準(zhǔn)算法廣泛用于各種應(yīng)用，特別是在自動(dòng)駕駛車輛、機(jī)器人和3D制圖領(lǐng)域。這些算法用于將來(lái)自不同位置和時(shí)間的同一區(qū)域的多次掃描對(duì)齊成單個(gè)連貫的點(diǎn)云。這可以實(shí)現(xiàn)環(huán)境準(zhǔn)確定位和建圖，這對(duì)于自主導(dǎo)航和檢查等任務(wù)至關(guān)重要。激光雷達(dá)點(diǎn)云配準(zhǔn)算法還被用于工業(yè)應(yīng)用，如大型結(jié)構(gòu)物質(zhì)量控制和監(jiān)測(cè)，以及考古學(xué)領(lǐng)域中創(chuàng)建高分辨率三維模型的目的。

以下是排名前十的激光雷達(dá)點(diǎn)云配準(zhǔn)算法，以及它們的下載URL和簡(jiǎn)要描述：

1. ICP（迭代最近點(diǎn)）- https://github.com/ClayFlannigan/icp-registration

ICP是一種經(jīng)典的點(diǎn)云配準(zhǔn)迭代算法。它通過(guò)最小化對(duì)應(yīng)點(diǎn)之間的距離來(lái)迭代對(duì)齊兩個(gè)點(diǎn)云。

2. NDT（正態(tài)分布變換）- https://github.com/ethz-asl/ndt-registration

NDT是一種將點(diǎn)云建模為高斯分布的點(diǎn)云配準(zhǔn)算法。它通過(guò)對(duì)源點(diǎn)云和目標(biāo)點(diǎn)云的分布進(jìn)行對(duì)齊來(lái)估計(jì)目標(biāo)點(diǎn)云的姿態(tài)。

3. GICP（廣義迭代最近點(diǎn)）- https://github.com/ClayFlannigan/gicp-registration

GICP是ICP的一個(gè)變體，考慮了測(cè)量值協(xié)方差。它可以處理噪聲和不完整的點(diǎn)云。

4. Go-ICP（全局最優(yōu)算法-ICP） – https://github.com/yangjiaolong/Go-ICP

Go-ICP 是 ICP 的擴(kuò)展版本，使用全局配準(zhǔn)步驟初始化對(duì)齊，然后使用能夠識(shí)別異常值 ICP 步驟來(lái)優(yōu)化配準(zhǔn)。

5. SC-ICP (超級(jí)對(duì)應(yīng)ICP) – https://github.com/xiaogangw/sc-icp

SC-ICP 是 ICP 的擴(kuò)展版本，使用超級(jí)對(duì)應(yīng)來(lái)建立兩個(gè)點(diǎn)云之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。它可以處理非剛性配準(zhǔn)和部分重疊。

6. CPD（相干點(diǎn)漂移）- https://github.com/gadomski/cpd-registration

CPD是一種將點(diǎn)云建模為概率分布的點(diǎn)云配準(zhǔn)算法。它使用迭代優(yōu)化算法找到使兩個(gè)點(diǎn)云對(duì)齊的變換。

7. PCR（點(diǎn)云配準(zhǔn)）- https://github.com/ethz-asl/pcr-registration

PCR是一種使用概率框架估計(jì)目標(biāo)點(diǎn)云姿態(tài)的點(diǎn)云配準(zhǔn)算法。它可以處理部分重疊和大運(yùn)動(dòng)。

8. FGR（快速全局配準(zhǔn)） – https://github.com/IntelVCL/FastGlobalRegistration

FGR是一種基于特征提取方法的快速點(diǎn)云配準(zhǔn)算法。它從點(diǎn)云中提取特征并將其匹配以建立對(duì)應(yīng)關(guān)系。

9. RPM (穩(wěn)健匹配) – https://github.com/ClayFlannigan/rpm-registration

RPM是一種使用概率框架估計(jì)目標(biāo)點(diǎn)云姿態(tài)的點(diǎn)云配準(zhǔn)算法 。 它可以處理噪聲、異常值和部分重疊等問(wèn)題。

10. LORANSAC（隨機(jī)樣本共識(shí)的低秩和稀疏矩陣分解）- https://github.com/ethz-asl/loransac-registration

LORANSAC是一種使用低秩和稀疏矩陣分解估計(jì)兩個(gè)點(diǎn)云之間變換的點(diǎn)云配準(zhǔn)算法。它可以處理大規(guī)模點(diǎn)云和異常值。