基于点云位姿平均的非合作目标三维重构
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【部分图文】:
图1相对位姿漂移仿真小?例??Fig.?1?An?example?for?relative?pose?drift?simulation??
?)将??特征欧式群映射到对应的李代数,(?)v为(?)A??的逆映射.增量位姿估计过程中误差会随着时间累??积,从而导致目标姿态的漂移,为了说明点云相对位??姿增量估计中的漂移问题,此处给出一组仿真示例.??假设目标绕z轴做匀速旋转,无相对平移运动,相邻??两个点云之间姿态角度....
图2三维重构算法原理示意图??Fig.?2?Scheme?of?the?3D?reconstruction?algorithm??
空间控制技术与应用??第46卷??2.2?层次化三维重构算法??为了减少运行时间,本文采用层次化的方法对??点云位姿进行优化,以实现目标的三维重构,如图2??所示,该方法分为三个部分:??(1)首先使用ICP算法对点云姿态的增量进行??估计,并通过式(3?)估计当前点云相对参考点....
图3试验设备及目标扫描点云??Fig.?3?Experimental?setups?and?the?point?clouds??of?the?target??
第1期??李宜鹏等:基于点云位姿平均的非合作目标三维重构??在采集点云的过程中保持相对不变,图3为实验过??程中在不同时刻获取的目标点云,点云记录的时间??间隔约为1.65?s.??(a)试验中使用的目标模拟器及追踪模拟器??(b)非合作冃标扫描点云序列??图3试验设备及目标扫描....
图4建立目标结构过程中非合作目标的姿态估计??(相对于第一帧点云)??
uds??of?the?target??3.1非合作目标三维重构结果??使用本文所提出的方法对扫描的目标序列点云??进行处理,为了较小计算复杂度,在进行点云配准之??前对点云进行降采样和去噪声处理.由于本文主要??处理目标旋转运动的情况,因此确定局部结构时主??要考虑姿态的变化,....
本文编号:3999744
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