点云处理
预处理、可视化、注册、拟合几何形状、构建地图、实现SLAM算法,并使用3d点云进行深度学习
点云是三维空间中的一组数据点。这些点合在一起代表一个三维形状或物体。数据集中的每个点都由x,y,z几何坐标。点云提供了一种方法,可以将大量的单一空间测量数据组合成一个数据集,该数据集可以表示为一个可描述的对象。点云处理用于机器人导航和感知、深度估计、立体视觉、视觉配准以及高级驾驶辅助系统(ADAS)。计算机视觉工具箱™算法提供点云处理功能,用于降采样、去噪和转换点云。该工具箱还提供点云配准、三维点云的几何形状拟合,以及读、写、存储、显示和比较点云的能力。您还可以组合多个点云来重建3d场景。
你可以使用pcregistericp
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将移动点云注册到固定点云。这些配准算法分别基于迭代最接近点(ICP)算法、正态分布变换(NDT)算法、相位相关算法和相干点漂移(CPD)算法。您可以使用已注册的点云构建映射,检测循环闭包,优化映射以纠正漂移,并在预构建的映射中执行本地化。详情请参见在MATLAB中实现点云SLAM.
函数
集团
Rubriques
- 选择一个点云查看器
比较可视化功能。
- 选择基于传感器数据的SLAM工作流
选择正确的同步本地化和映射(SLAM)工作流,并找到主题、示例和支持的特性。万博1manbetx
- 在MATLAB中实现点云SLAM
了解点云配准和映射工作流程。
- PLY格式
斯坦福三角格式
- 使用深度学习的点云入门
了解如何使用点云进行深度学习。
- 选择函数来可视化检测到的对象
比较可视化功能。
- 标记,分割和检测(激光雷达工具箱)
使用深度学习和几何算法标记、分割、检测和跟踪点云数据中的对象