文章目錄

• 一、原理概述
• 二、實現代碼
• 三、實現效果
• 參考文獻

一、原理概述

正太分布配準算法是一種應用了三維點統計模型的算法，它使用了標準最優化技術來確定兩個點云間的最優匹配，由于大多數掃描匹配算法需要找到所使用特征之間的對應關系，因此其計算時間往往較長。而NDT由于它在匹配過程中不需要利用對應點的特征計算和匹配操作，所以其時間計算效率較為可觀，適合處理大型的點云數據的配準處理。具體的算法過程如下所示：

總的來看該算法的配準過程分為四個步驟：
（1）計算目標點云的正態分布，方法是將點云掃描覆蓋的區域劃分為大小相同的“體素”。每個體素包含一組點。該算法計算每個體素中點的均值和協方差矩陣。
（2）以初始變換為基礎，該算法將源點云與目標點云進行對齊。然后，它根據目標點云正態分布，找到位于點周圍體素(在源點云中)的每個對齊點的統計似然之和。
（3）為了改進配準，該算法最大化源點云在目標點云正態分布上的概率得分。這是通過迭代優化角度和平移估計來實現的。
（4）使用上一步新的轉換重復源點云與目標點云的對齊過程，然后重復優化。當滿足最大迭代次數或精度閾值時

總結

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