使用点云库PCL改善注册输出

如何解决使用点云库PCL改善注册输出

我正在2点云之间进行注册。一个由电磁传感器生成,由30个点组成,第二个由视差图生成,也由30个点组成。

基本上,我将传感器附加到可以在视差图中跟踪的对象上,因此对于两朵云,我都具有传感器的真实世界坐标以及视差图中对应的跟踪点。我正在通过移动跟踪的对象并将FRAME BY FRAME传感器位置和视差图对应值(现实世界坐标中的X,Y和Z)保存为两个云中的点来生成点云。

即使我对视差图的准确性非常满意,但它的值肯定不如来自EM传感器的值精确,因此这两个云之间没有完美的对应关系。

要对齐云,我正在使用PCL的迭代最近点。在某些情况下,配准执行得很好,但是很有可能出现不良配准(所有三个轴或仅一个或两个。.即,有时X轴已正确配准,而另两个未正确配准)。

所以我需要改善结果。在跳到此处Robust registration of two point clouds提出的基于功能的注册算法之前,我想尝试做一些不同的事情。

随着视差图框架的进行,我正在生成点云,因此在我的最终云中,我确实知道云1的第一个点(视差图)应与云2的第一个点(传感器位置在该特定帧),云1的第二个应该对应于云2的第二个,依此类推。

所以我想知道PCL中是否有一种方法可以考虑点对点的对应关系,而不是直接注册两个最终点云。

任何帮助将不胜感激!谢谢!

解决方法

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