SAC IA粗配準 NDT精配準

正態分佈變換演算法（3d-ndt）

正態分佈變換演算法應用於三維點的統計模型，使用標準最優化技術來確定兩個點雲間的最優的匹配，因為其在配準過程中不利用對應點的特徵計算和匹配，所以時間比其他方法快，可用於點較多時的配準過程。其原理可參考martin magnusson的the three-dimensional normal-distributions transform— an efficient representation for registration,su***ce analysis, and loop detection

3d-ndt演算法對引數敏感，主要涉及到以下四個引數：最小轉換差異（transformationepsilon）、more-thuente線搜尋的最大步長（stepsize）、ndt網格結構的解析度（resolution）、匹配迭代的最大次數（maximumiterations）。

在使用此演算法時，可以給定或者不給定初始變換矩陣。

還是直接上**吧：

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using pcl::normalestimation;
using pcl::search
::kdtree;
typedef pcl::pointxyz pointt;
typedef pcl::pointcloud
pointcloud;
void visualize_pcd(pointcloud::ptr pcd_src,
pointcloud::ptr pcd_tgt,
pointcloud::ptr pcd_final)
}void matrix2angle (eigen::matrix4f
&result_trans,eigen::vector3f
&result_angle)
else
} else
result_angle<
}int
main (int argc, char** argv)

對比來看，還是sac-ia+icp的方案效果好。

關於ndt在pcl中的應用的更詳細的解釋請參考：

點雲的粗配準和精配準

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