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pcregistercorr

使用相位相关注册两个点云

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语法

tform = pcregistercorr(移动、固定、gridSize gridStep)
[tform, rmse] = pcregistercorr (＿＿＿）
［＿＿＿峰)= pcregistercorr (＿＿＿）
［＿＿＿) = pcregistercorr (＿＿＿、名称、值)

描述

例子

tform= pcregistercorr (移动，固定，gridSize，gridStep）计算记录移动点云的刚性变换，移动，到定点云，固定使用相位相关算法。

该函数通过首先将两个点云转换为二维占据网格来执行配准X-Y以原点(0,0,0)为中心的平面。每个网格单元的占用率由Z-网格内点的坐标值。

［tform，rmse) = pcregistercorr (＿＿＿）另外返回注册点云之间的欧氏距离的均方根误差。

［＿＿＿，峰) = pcregistercorr (＿＿＿）另外返回两个占用网格相位差的峰值相关值。

［＿＿＿) = pcregistercorr (＿＿＿，名称,值）除了前面语法中的输入参数外，还使用一个或多个名称-值参数指定选项。例如,“窗口”,假的设置窗口名称-值参数假．

例子

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打开生活的脚本

将Velodyne数据包捕获(PCAP)文件中的数据读取到工作空间中。

veloReader = velodyneFileReader (“lidarData_ConstructionRoad.pcap”，“HDL32E”)；

从激光雷达数据帧中读取固定和移动点云。

frameNumber = 1;skipFrame = 5;固定= readFrame (veloReader frameNumber);移动= readFrame(veloReader,frameNumber + skipFrame);

找到移动和定点云的地平面。设置最大距离，单位为米。

maxDistance = 0.4;referenceVector = [0 0 1];groundMoving = pcfitplane(移动,maxDistance referenceVector);groundFixed = pcfitplane(固定、maxDistance referenceVector);

变换点云，使它们的地平面平行于X-Y飞机。

tformMoving = normalRotation (groundMoving referenceVector);tformFixed = normalRotation (groundFixed referenceVector);movingCorrected = pctransform(移动,tformMoving);fixedCorrected = pctransform(固定、tformFixed);

将移动的点云与固定的点云配准。设置占用网格的大小为100 × 100米，每个网格单元的大小为0.5 × 0.5米。

gridSize = 100;gridStep = 0.5;tform = pcregistercorr (movingCorrected fixedCorrected、gridSize gridStep);

使用估计的刚性转换转换移动点云。

combinedTform = rigid3d (tform。T * tformMoving。T * tformFixed.T);movingReg = pctransform(移动,combinedTform);

可视化登记。

图subplot(121) pcshowpair(移动，固定)title(之前注册的) view(2) subplot(122) pcshowpair(movingReg,fixed) title(注册后的)视图(2)

输入参数

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移动点云，指定为pointCloud对象。

定点云，指定为pointCloud对象。

方格占用网格的大小，用世界单位表示标量值。居住网格的宽度和高度都等于这个值。中心在原点(0,0,0)处。

每个网格单元格的大小，以世界单位指定为标量值。

名称-值参数

例子:“zlim”,[0 3]设置Z-axis下限为0和上限3.．

Z-计算网格单元格占用率的轴限制，指定为形式的矢量[zminzmax),zmin和zmax是数字标量。函数用a缩放点Z设在值zmin来zmax到[0,1]范围内的概率。值小于zmin分配的占用值为0．值大于zmax分配的占用值为1．

指定是否在频域使用加窗抑制频谱泄漏效应的逻辑。当您设置窗口来真正的，该函数使用Blackman窗口来增加配准结果的稳定性。如果将在占用网格中对齐的共同特征沿着边缘方向，则设置窗口来假可以提供优越的注册结果。

输出参数

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刚性转换，返回为rigid3d对象。刚性变换将移动点云注册到固定点云。的rigid3d对象描述了刚性三维变换。

均方根误差，返回为对齐点云之间的欧氏距离。

两个占用网格之间的相位差的峰值相关值，返回为标量值。峰值小于0.03表示注册结果不佳。

提示

  • 当变换可以用一个平移来描述时，相位相关法最适合用于配准点云X-Y平面和旋转Z设在。例如，地面车辆与水平安装的激光雷达在平坦的表面移动。

  • 相位相关算法期望运动只沿着X-Y平面，如地平面。如果运动不是完全在X-Y飞机，你可以用normalRotation函数转换点云。例如，在车辆运动中，你可以通过使用该工具来减少车辆悬挂或路面特征(如坑洼和减速带)的影响normalRotation函数。

  • 增加占用网格的大小会增加该函数的计算需求。您可以通过修改来控制占用网格的大小gridSize和gridStep参数。

  • 如果你获得了较差的注册结果峰相关值小于0.03，试着设置窗口参数假．

参考文献

[1] Dimitrievski, Martin, David Van Hamme, Peter Veelaert, Wilfried Philips。“自动驾驶汽车中用于里程计的占用地图的鲁棒匹配”。在第十一届计算机视觉、图像与计算机图形学理论与应用联席会议论文集, 626 - 33所示。意大利罗马:sciestpress -科学技术出版物，2016。

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对象

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