介绍 大多数激光匹配算法都是基于点或者线的特征匹配,该论文提出一种2D激光扫描匹配算法,方法类似于占据栅格,将2D平面分为一个个cell,对于每个cell,设定其一个正态分布,表示该网格测量到每个点的概率.则前后两帧激光转化为一些分段连续(可微)概率密度,通过牛顿法进行匹配,因此不需要建立任何点线对应.该算法在室内环境即使没有里程计数据也能表现很好.前后帧相互匹配转换为最大化前后帧对应点概率密度之和. 作者认为该算法的最大特点在于不需要建立对应点的匹配. NDT构建: 将2D空间分为一个个cel…

正态分布变换(NDT)算法是一个配准算法,它应用于三维点的统计模型,使用标准最优化技术来确定两个点云间的最优的匹配,因为其在配准过程中不利用对应点的特征计算和匹配,所以时间比其他方法快.下面的公式推导和MATLAB程序编写都参考论文:The Normal Distributions Transform: A New Approach to Laser Scan Matching 先回顾一下算法推导和实现过程中涉及到的几个知识点: 协方差矩阵 在概率论和统计中,协方差是对两个随机变量联合分布线性相…

正态分布变换算法是一个配准算法,它应用于三维点的统计模型,使用标准优化技术来确定两个点云间的最优的匹配,因为其在配准过程中不利用对应点的特征计算和匹配,所以时间比其他方法快.下面是PCL官网上的一个例子,使用NDT配准算法将两块激光扫描数据点云匹配到一起. 先下载激光扫描数据集room_scan1.pcd 和 room_scan2.pcd. 这两块点云从不同的角度对同一个房间进行360°扫描得到.可以用CloudCompare(3D point cloud and mesh processing…

Abstract 在这个文章里, 我们细致的比较了10种不同的3D LiDAR传感器, 用了一般的 Normal Distributions Transform (NDT) 算法. 我们按以下几个任务来分析表现和特性: 按照 mean map entropy 来衡量地图质量 6DOF 定位 1. Introduction Operational design domain: ODD 有几个关键的指标: 测量范围 测量精度 重复性? repeatablity point density scann…

title: [概率论]5-10:二维正态分布(The Bivariate Normal Distributions) categories: - Mathematic - Probability keywords: - The Bivariate Normal Distributions toc: true date: 2018-04-05 22:03:55 Abstract: 本文介绍第一个多变量连续分布--双变量正态分布(本篇内有未证明定理,需要后续要补充 ) Keywords: The…

title: [概率论]5-6:正态分布(The Normal Distributions Part III) categories: - Mathematic - Probability keywords: - The Normal Distributions - The Standard Normal Distribution - The Lognormal Distributions toc: true date: 2018-03-30 08:58:10 Abstract: 本文介绍正态分…

title: [概率论]5-6:正态分布(The Normal Distributions Part II) categories: - Mathematic - Probability keywords: - The Normal Distributions toc: true date: 2018-03-29 15:02:03 Abstract: 本文介绍正态分布的数学性质 Keywords: The Normal Distributions 开篇废话 一共要写四篇,哪来那么多废话. 首先我…

title: [概率论]5-6:正态分布(The Normal Distributions Part I) categories: - Mathematic - Probability keywords: - The Normal Distributions toc: true date: 2018-03-29 14:15:47 Abstract: 本文介绍正态分布第一部分,关于正态分布的基本知识 Keywords: The Normal Distributions 开篇废话 要把原来的一课拆成…

原文地址:http://ghx0x0.github.io/2014/12/30/NDT-match/ By GH 发表于 12月 30 2014 目前三维配准中用的较多的是ICP迭代算法,需要提供一个较好的初值,同时由于算法本身缺陷,最终迭代结果可能会陷入局部最优.本文介绍的是另一种比较好的配准算法,NDT配准.这个配准算法耗时稳定,跟初值相关不大,初值误差大时,也能很好的纠正过来. 绪论: 采样: 3d点云数据在离相机近处点云密度大,远处密度小,所以在下采样时采用统一的采样方法还是会保留密度不…

正态分布变换算法是一个配准算法,它应用于三维点的统计模型,使用标准最优化技术来确定两个点云间的最优的匹配,因为其在配准过程中不利用对应点的特征计算和匹配,所以时间比其他方法快.算法细节可以参考:NDT(Normal Distributions Transform)算法原理与公式推导.MATLAB  Robotics System Toolbox中的函数matchScans就是使用NDT算法来对两帧激光数据进行匹配,得到它们之间的相对变换关系. matchScans函数的用法 matchScans…

​蝶恋花·槛菊愁烟兰泣露 槛菊愁烟兰泣露,罗幕轻寒,燕子双飞去. 明月不谙离恨苦,斜光到晓穿朱户. 昨夜西风凋碧树,独上高楼,望尽天涯路. 欲寄彩笺兼尺素.山长水阔知何处? --晏殊 导读: 3D点云配准是计算机视觉的关键研究问题之一,在多领域工程应用中具有重要应用,如逆向工程.SLAM.图像处理和模式识别等.点云配准的目的是求解出同一坐标下不同姿态点云的变换矩阵,利用该矩阵实现多视扫描点云的精确配准,最终获取完整的3D数字模型.场景.本质上,关于六自由度(旋转和平移)的3D点云配准问题是典型的…

三维配准中经常被提及的配准算法是ICP迭代的方法,这种方法一般般需要提供一个较好的初值,也就是需要粗配准,同时由于算法本身缺陷,最终迭代结果可能会陷入局部最优,导致配准失败,往往达不到我们想要的效果.本文介绍的是另一种比较好的配准算法,NDT配准.所谓NDT就是正态分布变换,作用与ICP一样用来估计两个点云之间的刚体变换.用标准最优化技术来确定两个点云间的最优的匹配,因为其在配准过程中不利用对应点的特征计算和匹配,所以时间比其他方法快.这个配准算法耗时稳定,跟初值相关不大,初值误差大时,也能很好…

(1)正态分布变换进行配准(normal Distributions Transform) 介绍关于如何使用正态分布算法来确定两个大型点云之间的刚体变换,正态分布变换算法是一个配准算法,它应用于三维点的统计模型,使用标准最优化技术来确定两个点云间的最优匹配,因为其在配准的过程中不利用对应点的特征计算和匹配,所以时间比其他方法比较快, 对于代码的解析 /* 使用正态分布变换进行配准的实验 .其中room_scan1.pcd room_scan2.pcd这些点云包含同一房间360不同视角的扫描数据…

该论文的地址是:https://arxiv.org/pdf/1609.07720.pdf segmatch是一个提供车辆的回环检测的技术,使用提取和匹配分割的三维激光点云技术.分割的例子可以在下面的图片中看到. 该技术是基于在车辆附近提取片段(例如车辆.树木和建筑物的部分),并将这些片段与从目标地图中提取的片段相匹配.分段匹配可以直接转化为精确的定位信息,从而实现精确的三维地图构造和定位.在先前记录的部分(白色)和最近观察到的部分(彩色)之间,匹配的段的实例用绿色线显示在下面的图像中. 该方法依…

Density Function The Generalized Gaussian density has the following form: where  (rho) is the "shape parameter". The density is plotted in the following figure: Matlab code used to generate this figure is available here: ggplot.m. Adding an arbi…

Returns a Tensor of random numbers drawn from separate normal distributions who’s mean and standard deviation are given. 这个是官网给出的解释,大意是返回一个张量,张量里面的随机数是从相互独立的正态分布中随机生成的. 根据官网中给出的实例进一步理解 torch.normal(means=torch.arange(1, 11), std=torch.arange(1, 0, -0…

http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.random.normal.html #np.random.normal,产生制定分布的数集#http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.random.normal.html# mean and standard deviation# 均值的物理意义mu,Mean (“centre”) of the distr…

Day06 - Fetch.filter.正则表达式实现快速古诗匹配 作者:©liyuechun 简介:JavaScript30 是 Wes Bos 推出的一个 30 天挑战.项目免费提供了 30 个视频教程.30 个挑战的起始文档和 30 个挑战解决方案源代码.目的是帮助人们用纯 JavaScript 来写东西,不借助框架和库,也不使用编译器和引用.现在你看到的是这系列指南的第 6 篇.完整中文版指南及视频教程在 从零到壹全栈部落. 效果图 在输入框中搜索字或者某个词快速匹配含有这个字或者是词…

这是老版本的教程,为了不耽误大家的时间,请直接看原文,本文仅供参考哦!原文链接:https://developer.microsoft.com/EN-US/WINDOWS/HOLOGRAPHIC/holograms_230 空间场景建模是将真实环境的环境信息扫描到设备中,使得全息对象可以识别真实场景环境,从而达到可以将虚拟对象与真实世界相结合的效果.这节教程主要学习内容如下: 使用Hololens扫描空间环境并将空间数据导入到开发计算机中. 学习利用shader给空间网格赋予材质以便其更容易被发…

Awesome Courses  Introduction There is a lot of hidden treasure lying within university pages scattered across the internet. This list is an attempt to bring to light those awesome courses which make their high-quality material i.e. assignments, lect…

SAS基础知识 SAS里面的PROC一览 The ACECLUS Procedure : 聚类的协方差矩阵近似估计(approximate covariance estimation for clustering) The ANOVA Procedure :方差分析 The BOXPLOT Procedure :箱形图 The CALIS Procedure :结构方程模型 The CANCORR Procedure :典型相关分析 The CANDISC Procedure :主成分分析和典型…

  欢迎关注博主主页,学习python视频资源 sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 统计项目联系QQ:231469242 用条件概率理解混合矩阵容易得多 sensitivity:真阳性…

@http://www-cs-faculty.stanford.edu/people/karpathy/cvpr2015papers/ CVPR 2015 papers (in nicer format than this) maintained by @karpathy NEW: This year I also embedded the (1,2-gram) tfidf vectors of all papers with t-sne and placed them in an interf…

opencv基于PCA降维算法的人脸识别(att_faces) 一.数据提取与处理 # 导入所需模块 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import os import cv2 # plt显示灰度图片 def plt_show(img): plt.imshow(img,cmap='gray') plt.show() # 读取一个文件夹下的所有图片,输入参数是文件名,返回文件地址列表 def read_directory(dire…

本文基于 https://github.com/chiuan/TTUIFramework https://github.com/jarjin/LuaFramework_UGUI 进行的二次开发,Thanks! 需求: 1.需要一个UI面板管理器,逻辑写在lua里面,方便热更新. 2.管理器控制面板的打开(show),隐藏(Hide),销毁(Destroy),刷新(Rest). 3.要有类似网页浏览器那样,点击后退(<---),会显示上一个页面.用到数据结构:栈(Stack),先进后出.打开顺序是…

Nice R Code Punning code better since 2013 RSS Blog Archives Guides Modules About Markov Chain Monte Carlo 10 JUNE 2013 This topic doesn’t have much to do with nicer code, but there is probably some overlap in interest. However, some of the topics th…

转载请注明本文出自大苞米的博客(http://blog.csdn.net/a396901990),谢谢支持! 开篇废话: 由于这篇文章是本系列最后一篇,有必要进行简单的回顾和思路整理. 这个程序是由两部分组成,Android端和Unity端: 1.Unity端负责3D球的创建,显示和旋转:3D语音天气球(源码分享)--创建可旋转的3D球 2.通过天气服务动态创建3D球:3D语音天气球(源码分享)--通过天气服务动态创建3D球 3.Android端使用第三方的语音服务来进行语音识别:3D语音天气球…

一.官方的解释 Animator.MatchTargetSwitch to Manual ); Parameters matchPosition The position we want the body part to reach. matchRotation The rotation in which we want the body part to be. targetBodyPart The body part that is involved in the match. weightM…

这是老版本的教程,为了不耽误大家的时间,请直接看原文,本文仅供参考哦!原文链接:https://developer.microsoft.com/EN-US/WINDOWS/HOLOGRAPHIC/holograms_210 Hololens的使用如果类比到计算机的使用,在输入操作方面,Hololens了解用户的操作意图的第一个步骤是凝视,用户的凝视射线呈现在场景中的点为凝视点,就好像是电脑中的鼠标光标点,凝视是第一步,是人与hololens操作的开始. 涉及凝视相关的知识点如下: 1 当用户看着…

思路:传入一个底层的view,将悬浮按钮(用view实现)和展开的子按钮列表add在其上,子按钮列表开始将坐标和悬浮按钮对应好后先将其隐藏,悬浮按钮识别到tap手势后触发展示子按钮列表的方法.通过在touchMove中实现子按钮列表和悬浮按钮的中心坐标同步更新,实现同时一起拖动,其中限定了悬浮按钮在手指拿起后的坐标,通过在touchEnd作判断调整.关键点是tap手势有时会将touchBegan之后的方法砍断,在调用tap的回调函数后会执行touchCancel方法,所以tap的回调函数中必须带…