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点群の処理
点群とは,3次元空間におけるデタ点の集合です。点のまとまりは3d形状またはオブジェクトを表します。デタセットの各点は,x, y, zの幾何学的座標で表されます。点群は,多数の単一の空間測定値を,記述可能なオブジェクトとして表現されるデータセットにまとめる手段を提供します。点群処理はロボットの操縦および認識,深度推定,ステレオビジョン,視覚レジストレーション,および先進運転者支援システム(ADAS)といった分野で使用されています。计算机视觉工具箱™のアルゴリズムは,点群のダウンサンプリング,ノイズ除去,および変換を行うための点群処理機能を提供します。また,このツールボックスには点群のレジストレーション,幾何学的形状の3次元点群への近似,点群の読み取り,書き込み,保存,表示,比較を行う機能が備わっています。さらに,複数の点群を組み合わせて3次元シンを再構成することも可能です。
pcregistericp
、pcregisterndt
、pcregistercorr
,およびpcregistercpd
を使用して,移動点群を固定点群にレジストレションすることができます。これらのレジストレーションアルゴリズムは,それぞれ反復最近接点(ICP)アルゴリズム,正規分布変換(无损检测)アルゴリズム,位相相関アルゴリズム,およびコヒーレント点ドリフト(CPD)アルゴリズムに基づいています。レジストレーションされた点群を使用してマップをビルドし,ループクロージャを検出し,マップを最適化してドリフトを修正し,プリビルドマップで位置推定を実行できます。詳細にいては,Matlabでの点群slamの実装を参照してください。
関数
トピック
- 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,并查找主题、示例和支持的特性。万博1manbetx
- Matlabでの点群slamの実装
点群のレジストレションとマッピングのワクフロを理解する。
- 铺形式
斯坦福大学三角形式
- 深層学習を使用した点群入門
深層学習に点群を使用する方法を理解します。
- 検出されたオブジェクトを可視化する関数の選択
可視化関数を比較する。
- 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对点云数据中的对象进行标记、分割、检测和跟踪