ICP算法使用遇到的问题

摘要:
这些天我一直在学习数据关联方法。我原本想使用ICP算法来配准距离数据,但在使用过程中出现了问题。红色和黄色的2D激光点用于ICP配准,但在将变换矩阵与黄色相乘后,偏差更大。怀疑的是,两个点集的数据只有一部分重合,而ICP算法更适合逐个匹配这些点。然后使用PCL进行点集匹配测试。将点集转换为刚体,然后使用ICP进行配准。发现该算法可以很好地配准,这可能是由于某些点集的重合造成的。

这几天在学习数据关联的方法,本来想使用ICP算法进行距离测距数据的配准,但是用的过程中出现问题,配的不准,而且偏差更大了。

红色的和黄色的2维激光点进行ICP配准,但将变换矩阵和黄色进行乘之后偏差更大了。怀疑是因为两个点集只有部分数据重合,而ICP算法最好是点能一一对应。

ICP算法使用遇到的问题第1张

之后使用PCL进行点集匹配测试,出现同样的问题。

ICP算法使用遇到的问题第2张

于是我自己构造了一个数据,将A点集进行一个刚体变换,之后用ICP配准,再进行对比,发现算法可以配准的很好,应该是部分点集重合造成的。

ICP算法使用遇到的问题第3张

现在想想,主要原因是ICP算法并不是全局最优匹配,而是局部最优匹配。当存在部分重叠或者离群点时,点集之间就不能够很好的对应。因此造成匹配的错误。

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