This slide explain about identification between various points cloud that is generated by Leaser scanning. The identification is made by ICP(Interactive Closed Point) which uses SVD method.

1. ICP(Iterative Closed Point)
原画像推定
2016/11/14
mabonki0725

2.  ICP 解説 下記 論文 参照
姿勢推定 回転行列 玉木徹 SIP2009-48
 同論文 次 参照
C言語 作成
http://myenigma.hatenablog.com/entry/20140617/1402971928
ICP 利用 SLAM用Matlab
 計算結果 報告

3. ICP
 ICP 回転 併進
乗 点群 漸近的
復元 手法
 点群 回転 併進 逐
次的 行 点群 漸近
相違 改善 終
了
 複数 投影
点群 ICP 最適 関連
計算 次元画像

4. ICP
 以下 誤差 改善 繰返
1. 点群X Y 重心点(x,y) 算出
2. 点群X Y 座標 重心点基準
3. 点群X Y 点間 最小距離 合計 誤差
4. SVD 特異値分解 回転R 計算
1. SVD 画像X Y 分散 最小 固有値 計算
5. 併進 計算 =y - Rx
6. 回転R 併進 画像Y 更新

5. ICP試験方法
 点群X 原点廻 回転R 併進 加
点群Y 生成
 点群X 次元 乱数(0 100 生成
 変形点群Y 以下 生成
 原点廻 -10度 回転
 併進 X軸 +1.5 Y軸 -1.5
 分散 分布 追加
 ICP 回転R 併進 推定

6. ICP 試験
原点群 変形点群 回転 併進 加 点
対応関係 見

7. ICP 推定結果
ICP 復元 点群
原点群 近似

8. ICP 計算結果
 ICP 画像Y X 復元推定結果
 重心廻 5.6度回転
 X軸方向 -0.701 Y軸方向 0.826
 3回 収束