基于NDT配准与轮式里程计的激光雷达运动畸变补偿算法 被引量：1

1

作者 陈强 陈海波 张沥化 《高技术通讯》 CAS 北大核心 2024年第1期83-91,共9页

激光雷达是广泛应用于同时定位与地图构建(SLAM)的测距传感器,普遍基于旋转机制收集周围环境的几何信息。当扫描期间激光雷达发生移动时,生成的点云会产生运动畸变,降低SLAM系统的准确性。在激光雷达SLAM算法设计中,为使雷达运动的估计... 激光雷达是广泛应用于同时定位与地图构建(SLAM)的测距传感器,普遍基于旋转机制收集周围环境的几何信息。当扫描期间激光雷达发生移动时,生成的点云会产生运动畸变,降低SLAM系统的准确性。在激光雷达SLAM算法设计中,为使雷达运动的估计结果更为精确,文中提出一种基于正态分布变换(NDT)和轮式里程计的激光雷达运动畸变补偿算法。首先,使用轮式里程计以高频测量方式对雷达运动进行估计,可补偿部分运动畸变。其次,设计一种基于NDT配准算法的误差处理方法,通过对点云的精准匹配降低里程计漂移的影响,实现雷达运动精确估计,进而精准补偿运动畸变。文中采用数据集以及真实场景实验对提出算法进行测试。实验结果表明,与传统里程计辅助方法相比,提出的算法能够优化运动畸变补偿效果,降低轨迹累积误差并生成全局一致地图。 展开更多

关键词 同时定位与地图构建(SLAM) 运动畸变补偿 激光雷达 轮式里程计 正态分布变换(ndt)

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家庭服务机器人基于NDT扫描匹配的SLAM研究 被引量：3

2

作者 李贤善 赵逢达 孔令富 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第25期246-248,共3页

将正态分布变换(NDT)应用于基于扫描匹配的SLAM中,实现了家庭服务机器人较大规模室内环境下的建图。该方法利用计算扫描点的正态概率分布匹配代替几何特征之间的匹配,有效解决了现有方法匹配速度慢的问题。

关键词 同时定位与建图 扫描匹配 正态分布变换

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融合NDT的2D激光数据扫描匹配遗传算法 被引量：1

3

作者 穆莉莉 陈凯 +2 位作者 何世政 姚潘涛 祁娜娜 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2021年第3期123-126,共4页

针对激光数据扫描匹配中正态分布变换(NDT)算法在初始误差较大的情况下容易陷入局部极值的问题,提出了一种融合NDT的遗传算法(NGSAM)。引入NDT构建栅格,同时建立查找表加快求解速度,利用遗传算法搜索当前激光帧扫描数据和参考激光帧扫... 针对激光数据扫描匹配中正态分布变换(NDT)算法在初始误差较大的情况下容易陷入局部极值的问题,提出了一种融合NDT的遗传算法(NGSAM)。引入NDT构建栅格,同时建立查找表加快求解速度,利用遗传算法搜索当前激光帧扫描数据和参考激光帧扫描数据的最优匹配。仿真实验结果表明:该算法在激光数据扫描匹配问题中取得了很好的效果,进一步提高了移动机器人的定位精度。 展开更多

关键词 正态分布变换(ndt) 遗传算法 同步定位与环境建图(SLAM) 查找表

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基于正态分布相似性的双视角点云配准方法

4

作者 李朝龙 庞善民 +2 位作者 王超玉 王翌丰 史鹏程 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第6期1179-1190,共12页

针对现有“点到点”双视角点云配准算法效率慢、精度低的问题,提出基于正态分布相似性的双视角点云配准方法.将传统“点到点”配准问题转化为“分布到分布”配准问题,利用K-means聚类算法生成若干正态分布聚簇来拟合原始点云数据,再对... 针对现有“点到点”双视角点云配准算法效率慢、精度低的问题,提出基于正态分布相似性的双视角点云配准方法.将传统“点到点”配准问题转化为“分布到分布”配准问题,利用K-means聚类算法生成若干正态分布聚簇来拟合原始点云数据,再对这些正态分布聚簇进行配准,从而降低计算开销,提升配准效率;将Kullback-Leibler散度引入最近邻匹配正态分布的相似性评估,从而削弱非重叠数据区域对配准的负面影响,提升配准精度.使用李代数求解器来获取最终的配准结果.为了验证所提方法的有效性,选取其他8种双视角点云配准方法进行比对,其中包含多种“点到点”配准方法.结果表明,本研究所提算法在保持较低计算开销的同时,有效提升了配准的稳定性和精确性.在2个数据集上进行真实场景实验,证明了本研究所提算法在真实环境配准任务上拥有较好的应用潜力. 展开更多

关键词 双视角配准 部分重叠配准 正态分布变换 K-MEANS聚类算法 Kullback-Leibler散度 李代数求解器

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结合NARF特征的改进型3D-NDT多视点云配准 被引量：18

5

作者 胡修祥 张良 《信号处理》 CSCD 北大核心 2015年第12期1674-1679,共6页

提出了一种精确有效的多视图配准算法。首先,使用NARF算法对每幅点云进行关键点检测,并以NARF关键点为原点建立局部坐标系,估算FPFH描述符;其后使用基于RANSAC的对应估计和对应关系去除算法剔除错误对应关系,确定三维特征匹配点对,并求... 提出了一种精确有效的多视图配准算法。首先,使用NARF算法对每幅点云进行关键点检测,并以NARF关键点为原点建立局部坐标系,估算FPFH描述符;其后使用基于RANSAC的对应估计和对应关系去除算法剔除错误对应关系,确定三维特征匹配点对,并求解出变换矩阵,完成初始配准。然后,使用3D-NDT算法体素化点云,并使用概率分布函数对点云精细配准。最后,使用逐步匹配法对一系列点云进行配准,使其全部配准到统一坐标系中。实验结果证明,该算法能精确的对由Kinect V2.0获取的同一场景不同角度的多幅点云图像进行配准,且其配准精度较高。 展开更多

关键词 归一化对齐径向特征 快速点特征直方图描述子 三维正态分布变换算法 多视图配准

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基于NDT与ICP结合的点云配准算法 被引量：46

6

作者 王庆闪 张军 +1 位作者 刘元盛 张鑫晨 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第7期88-95,共8页

Lidar SLAM技术是无人车进行精确导航的一种重要方式,也是实现无人车在复杂的园区非结构化道路环境中安全驾驶的一种前提保障。构建了一种快速精确定位与建图的方法,通过车载激光雷达返回的大量点云数据,进行噪声点移除以及Voxel Grid... Lidar SLAM技术是无人车进行精确导航的一种重要方式,也是实现无人车在复杂的园区非结构化道路环境中安全驾驶的一种前提保障。构建了一种快速精确定位与建图的方法,通过车载激光雷达返回的大量点云数据,进行噪声点移除以及Voxel Grid滤波的预处理,在保持原始点云形态的同时实现点云配准。首先利用NDT(Normal Distribution Transform)点云配准算法对无人车的位姿粗估计,然后利用ICP(Iterative Closest Point)点云配准算法对已配准的点云进行校正,实现无人车位姿的精确估计,进而完成地图的更新过程。该方法只需要车载激光雷达传感器实现了快速的、精度高的Lidar SLAM。将算法用于小旋风无人车,在校园环境进行了验证,结果表明该算法是可靠、有效的。 展开更多

关键词 Lidar SLAM 无人车 正态分布变换(ndt) 迭代最近点(ICP) 点云配准 定位 地图构建

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基于重力约束正态分布变换的室内3维地图重建方法 被引量：1

7

作者 戚明旭 杨明 +1 位作者 王春香 王冰 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第1期26-32,共7页

提出一种基于改进正态分布变换的室内3维地图离线重建方法.通过加入重力方向约束来矫正地图形变,采用循环梯度配准方法提高配准成功率,并结合图优化的后端优化算法对所建地图进行优化.同时,采用摆动单线激光获取室内点云原始数据并进行... 提出一种基于改进正态分布变换的室内3维地图离线重建方法.通过加入重力方向约束来矫正地图形变,采用循环梯度配准方法提高配准成功率,并结合图优化的后端优化算法对所建地图进行优化.同时,采用摆动单线激光获取室内点云原始数据并进行实验,以验证所提方法的正确性.结果表明,利用该地图重建方法能够建立高精度的室内3维地图. 展开更多

关键词 室内3维地图 重建 重力约束 正态分布变换 循环梯度配准 图优化

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正态分布转换算法在声纳图像处理中的应用 被引量：3

8

作者 谭克 邹丽娜 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期1052-1057,共6页

根据声纳图像匹配处理的实时性需求,研究了正态分布转换算法。该方法基于对图像中目标点的概率分布进行匹配,不需要提取图像的几何特征或灰度特征,可有效缩短匹配时间。通过对均值滤波法、中值滤波法、小波去噪法、形态学平滑法4种图像... 根据声纳图像匹配处理的实时性需求,研究了正态分布转换算法。该方法基于对图像中目标点的概率分布进行匹配,不需要提取图像的几何特征或灰度特征,可有效缩短匹配时间。通过对均值滤波法、中值滤波法、小波去噪法、形态学平滑法4种图像去噪和迭代阈值法、最大熵法、一维Otsu法和二维Otsu法4种分割算法,进行仿真并对比,选出符合实时性处理的方法,即中值滤波法和一维Otsui法。基于美国德州仪器公司的数字信号处理芯片,将图像去噪、分割和匹配算法在硬件上实现,硬件实现结果和仿真结果一致,实现了声纳图像匹配的实时处理。 展开更多

关键词 声学 图像匹配 数字信号处理器 声纳图像处理 正态分布转换算法

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一种基于BFGS修正的正态分布变换点云配准方法 被引量：6

9

作者 袁志聪 鲁铁定 刘瑞 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2020年第10期38-42,共5页

点云配准是点云数据处理中的关键问题,针对原始正态分布变换算法求解Hessian矩阵时间复杂度高的问题,本文提出一种基于BFGS算法修正的正态分布变换点云的配准方法。通过利用目标函数的梯度值及增量参数更新正定矩阵,以正定矩阵近似代替H... 点云配准是点云数据处理中的关键问题,针对原始正态分布变换算法求解Hessian矩阵时间复杂度高的问题,本文提出一种基于BFGS算法修正的正态分布变换点云的配准方法。通过利用目标函数的梯度值及增量参数更新正定矩阵,以正定矩阵近似代替Hessian矩阵的逆矩阵,确保算法每次迭代方向均为函数值下降方向,降低了算法的时间复杂度;通过模拟数据试验及实测数据试验,验证了本文算法的可行性,其在保持原始正态分布变换算法精度的前提下,提高了算法的配准效率。 展开更多

关键词 点云配准 正态分布变换算法 HESSIAN矩阵 BFGS算法 正定矩阵

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基于改进型3DSIFT正态分布变换算法的点云配准 被引量：2

10

作者 郑芬 Ryad Chellali 代满意 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第10期2875-2878,共4页

针对点云配准中采用三维尺度不变特征转换（3DSIFT）算法（基于三维点云）计算效率低的问题，提出一种基于改进型3DSIFT的三维正态分布变换（3D．NDT）配准算法。该算法首先利用球形代替方形来构造sI雕特征点描述符，并将3DSIFT算法特... 针对点云配准中采用三维尺度不变特征转换（3DSIFT）算法（基于三维点云）计算效率低的问题，提出一种基于改进型3DSIFT的三维正态分布变换（3D．NDT）配准算法。该算法首先利用球形代替方形来构造sI雕特征点描述符，并将3DSIFT算法特征描述向量128维降低到了48雏；其次，对三维点云进行3DSIFT特征提取并估算特征描述符，使用双向快速近似最近邻搜索和随机采样一致性算法确定最终点云匹配点，求解出变换矩阵，完成初始配准；最后，使用NDT算法体素化点云，并使用概率分布函数对点云精确配准。实验结果表明，改进后的算法适用于由KineetV2．0获取的不同角度的点云数据配准，且其配准精度较高。 展开更多

关键词 三维尺度不变特征变换算法 特征描述 变换矩阵 正态分布变换算法 点云配准

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数据分布特性对空调系统能耗预测的影响 被引量：10

11

作者 于丹 王丽娜 +3 位作者 曹勇 崔治国 王晨 唐艳南 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第14期5723-5728,共6页

空调系统能耗预测是实现智能调控、能源需求管理、系统节能的重要手段和前提之一,当前的空调系统能耗预测主要是基于机器学习算法。诸多机器学习算法的重要理论前提是数据的分布应尽量满足正态分布,然而空调系统的实际运行数据很少能满... 空调系统能耗预测是实现智能调控、能源需求管理、系统节能的重要手段和前提之一,当前的空调系统能耗预测主要是基于机器学习算法。诸多机器学习算法的重要理论前提是数据的分布应尽量满足正态分布,然而空调系统的实际运行数据很少能满足正态分布特性,目前的研究鲜有涉及数据分布特性对空调系统能耗预测的影响。首先基于实际项目的空调系统能耗数据,从偏度和峰度两个指标分析了实际能耗数据分布与正态分布呈现出的偏离;然后通过对数变换对能耗数据进行数据变换,使能耗数据更接近于正态分布;接着以常见的4种能耗预测机器学习算法(广义线性回归算法、支持向量回归算法、人工神经网络算法、随机森林算法)对原始数据和经过数据变换后的数据分别进行空调系统能耗预测工作,分析负荷预测结果的RMSE和R^2统计量。结果对比发现,数据的分布特性对能耗预测有着重要的影响,合适的数据变换可以有效地提高空调系统能耗预测机器学习算法模型的预测效果。 展开更多

关键词 空调系统能耗预测 数据挖掘 机器学习算法 正态分布 数据变换

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