ICP算法步骤 .docx

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1、精品名师归纳总结1. 初始化对应关系 R，得到初始对应。2. 依据对应关系R，通过最小化一个形变误差函数，运算M 1 形变后的坐标XEdeform X =w sEsX +w cEX 3. 对 M 1 的每一个采样点 i, 利用 X ， hi , 法线和点之间的欧式距离，再 M 2 的采样点中，搜寻最正确对应点，由此得到新的对应关系 R。4. 重复 2,3进行多次迭代。 论文中为 5 次， 5 次后对应关系 R 已基本稳固不再有大的变化2. 经典 ICP 算法介绍 。ICP 算法有较多的数学公式和概念，数学公式总归看起来费劲，这里只简要的懂得下其算法步骤：两个点集 P1，P2，每一步迭代， 都朝

2、着距离最小的目标进行。a. 选择点对：由 P1 中的点，在 P2 中搜寻出其最近的点， 组成一个点对。找出两个点集中全部的点对。点对集合相当于进行有效运算的两个新点集。b. 依据点集对，即两个新点集，运算两个重心。c. 由新点集，运算出下一步运算的旋转矩阵R，和平移矩阵t其实来源于重心的差异 。d. 得到旋转矩阵和平移矩阵Rt，就可以运算点集 P2 进行刚体变换之后的新点集P2，由运算 P2 到 P2的距离平方和，可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结以连续两次距离平方和之差确定值，作为是否收敛的依据。假设小于阈值，就收敛，停止迭代。e. 重复 a-e，直到收敛或到达既定的迭代次数。

3、-其中，运算旋转矩阵R 时，需要矩阵方面的运算。由新的点集，每个点到重心的距离关系，运算正定矩阵N， 并运算 N 的最大特点值及其最大特点向量。其特点向量等价于旋转的四元数且是残差和最小的旋转四元数，将四元数就可以转换为旋转矩阵。3. fast ICP 解析：Fast ICP 是对 ICP 的改良与扩展。 论文 Efficient Variants of the ICPalgorithm 详细给出了影响 ICP 算法的各种因素，且每种因素都哪些算法，其结果与性能如何。Fast ICP 依据这些因素将 ICP 算法分为 6 个步骤：a. 选择：点集或曲面的选择滤波b. 匹配：两个点集之间的点进行

4、配对c. 权重：给每个匹配的点对支配权重d. 去除：去除不符合条件的点对e. 误差度量：基于以上点对，给出每个点对的误差运算方法f. 最小化：最小化误差度量可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结ICP 算法学习论文一： ICP 算法在点云配置中的应用一：中心重合法只能缩小平移错位而无法缩小旋转错位二：标签法在测量时人为的贴上一些特点点，然后使用这些特点点进行定位，这种方式依靠于测量和仪器。三：提取特点法包括 提取平面特点、提取轮廓曲线等，要求点云有比较明显的特点。1. 基于特点点的ICP 算法1.1 对应点集配准算法 - 单位四元数法目标：查找最小二乘靠近的坐标变换矩阵假设目标点集P

5、 对应于参考点集 X ，对应点集应中意以下条件：1） P 中点的个数 Np 和 X 中点的个数 Nx 相等，即 Np=N x。2） 对于 P 中每一个点 pi 都应当对应于X 中具有相同下标 i的 xi ,即pi=xi;可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结ICP 算法的时间代价是 ONpNx可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结论文二：点云配准SIFT 算法ICP 算法存在 2 个问题：初始变换的选取和对应点的确定。假如所给初值不当，算法就会形成局部最小化，造成迭代不能收敛到正确的结果。对应点的确定方法影响到迭代方法的收敛速度，而保证对应点的有效性就准备最终所得变换参数的精确程度。可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结论文三：一种改良的迭代最近点算法由于它基于 Delaunay 剖分，所以称其为Delaunay-ICP可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结可编辑资料 - - - 欢迎下载