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从点云中提取扫描上下文描述符
描述符= scanContextDescriptor (ptCloud)
描述符= scanContextDescriptor (ptCloud、名称、值)
例子
描述符= scanContextDescriptor (ptCloud)从点云中提取扫描上下文描述符,ptCloud.
描述符= scanContextDescriptor (ptCloud)
描述符
ptCloud
扫描上下文描述符是点云的二维全局特征描述符,可用于检测循环闭包。该函数首先将三维点云扫描中的点分成同心径向和方位bin,然后选择最大值来计算描述符z-每个容器中点的高度。
描述符= scanContextDescriptor (ptCloud,名称,值)使用一个或多个名称-值对参数指定选项。
描述符= scanContextDescriptor (ptCloud,名称,值)
名称,值
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创建一个Velodyne®数据包捕获(PCAP)文件读取器。
veloReader = velodyneFileReader (“lidarData_ConstructionRoad.pcap”,“HDL32E”);
将第1次、第2次和第100次扫描读取到工作区。
ptCloud1 = readFrame (veloReader, 1);ptCloud2 = readFrame (veloReader 2);ptCloud100 = readFrame (veloReader, 100);
从每个点云中提取扫描上下文描述符。
descriptor1 = scanContextDescriptor (ptCloud1);descriptor2 = scanContextDescriptor (ptCloud2);descriptor100 = scanContextDescriptor (ptCloud100);
计算第1个和第2个扫描上下文描述符之间以及第1个和第100个扫描上下文描述符之间的描述符距离。
dist1to2 = scanContextDistance (descriptor1 descriptor2);dist1to100 = scanContextDistance (descriptor1 descriptor100);
显示扫描上下文描述符距离。
disp (描述符从帧1到帧2的距离+ num2str (dist1to2))
从帧1到帧2的描述符距离:0.087646
disp (描述符从帧1到帧100的距离+ num2str (dist1to100))
描述符从帧1到100的距离:0.32427
pointCloud
点云对象,指定为pointCloud对象。
指定可选的逗号分隔的对名称,值参数。的名字参数名和价值为对应值。的名字必须出现在引号内。可以以任意顺序指定多个名称和值对参数Name1, Value1,…,的家.
的名字
价值
Name1, Value1,…,的家
“NumBins”,[60]20
20.
60
“NumBins”
20 [60]
同轴径向和角箱的数量,指定为逗号分隔对组成“NumBins”和形式为[numRadialBinsnumAzimuthalBins),numRadialBins是一个正整数,指定同心径向容器的数量和numAzimuthalBins指定同心角容器的数量。要提取更紧凑的描述符,可以减少容器的数量,但这降低了鉴别能力。
“MinPointsPerBin”
5
描述符中包含的容器的最小点数,指定为逗号分隔对,由“MinPointsPerBin”一个正整数。不包含最小点数的容器不包含在描述符中。对于这些容器,函数返回南.为了减少噪声被包含为垃圾箱的机会,请增加该值。
南
“SensorOrigin”
[0 0]
传感器原点,指定为逗号分隔对,由“SensorOrigin”一个二元向量。元素设置x- - -y分别以世界单位表示的传感器原点的-轴坐标点。该功能将垃圾箱集中在扫描原点附近。
“RadialRange”
定位点时使用的描述符的径向边界,指定为逗号分隔对,由“RadialRange”以及形式为[rmin,征求].使用这个name-value参数来限制描述符覆盖的空间边界。
扫描上下文描述符,作为米——- - - - - -N矩阵,米和N分别为描述符中同心径向箱和角径向箱的数量。这些是由NumBins财产。
NumBins
方法的数据类型位置属性的输入点云。
位置
数据类型:单|双
单
双
扫描上下文描述符函数假设传感器大致水平安装,并且输入点云位于传感器坐标系统中。
方法比较两个扫描上下文描述符之间的距离,以确定候选循环闭包scanContextDistance函数。
scanContextDistance
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