使用点云库 ICP 进行 2D 点匹配

Question

我正在使用 PCL 的 ICP 进行 2D 点匹配，并使用 ::correspondences_ 查找源 (index_query) 与目标 (index_match) 的对应关系，并观察到许多源索引指向相同的目标索引，如下所示。

SrcIndex: 3 -> TgtIndex: 800
SrcIndex: 4 -> TgtIndex: 800
SrcIndex: 5 -> TgtIndex: 801
SrcIndex: 6 -> TgtIndex: 801

1. 对应映射不应该是一对一的吗？
2. setEuclideanFitnessEpsilon 有什么作用？

我发现here，在第 5 页，

如果误差平方和小于用户定义的阈值，则找到解决方案。通过 setEuclideanFitnessEpsilon(distance) 设置

然而，即使设置了::setEuclideanFitnessEpsilon(1)，我得到了50ish 的getFitnessScore()，这比根本不设置欧几里得适应度还要糟糕。

1. 我可以编写一些自定义规则来拒绝信件吗？我知道CorrespondenceRejector 存在，但有什么好的简单教程可用吗？

Answer 1

1. 对应映射不应该是一对一的吗？

您需要设置： setUseReciprocalCorrespondences(true)

1. 设置 ::setEuclideanFitnessEpsilon(1) 后，我得到了 50ish 的 getFitnessScore()，这比根本不设置欧几里得适应度差。

有几种可能的停止条件：

• setMaximumIterations(): 迭代次数达到最大次数 迭代次数
• setTransformationEpsilon(): 区别 先前的转换和当前估计的转换 小于阈值
• setEuclideanFitnessEpsilon()：总和 欧几里得平方误差小于阈值

1. 我可以编写一些自定义规则来拒绝信件吗？我知道 CorrespondenceRejector 存在，但是否有任何不错的简单教程可用？

我不熟悉这方面的任何教程，但您可以从现有的 CorrespondenceRejector 派生类中学习。例如：correspondence_rejection_median_distance.hcorrespondence_rejection_median_distance.cpp