一、算法原理
1、算法概述
NDT算法的基本思想是构建多纬变量的正态分布,如果变换参数是两个点云的最佳匹配,则变换点的概率密度最大。因此,用优化的方法求出使得概率密度之和最大的变换参数。
- 将target点云划分成指定大小(CellSize)的网格或体素(Voxel);并计算每个网格的多维正态分布参数:均值和协方差矩阵。
q =
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PCL 3D-NDT 算法实现点云配准PCL3D NDT 算法实现点云配准
NDT算法的基本思想是构建多纬变量的正态分布,如果变换参数是两个点云的最佳匹配,则变换点的概率密度最大。因此,用优化的方法求出使得概率密度之和最大的变换参数。
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