激光SLAM里程计算法总结（ICP、NDT与运动畸变） |
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激光SLAM里程计算法总结（ICP、NDT与运动畸变）
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激光里程计算法总结
一、ICP配准二、PL-ICP配准三、NDT配准四、点云的运动畸变
在导航系统中，里程计（Odometry）数据用来
估算机器人位置随时间的改变量；
一、ICP配准
ICP （Iterative Closest Point）迭代最近点算法；  （1）ICP 方法需要配准的两个点云具有一定的重叠度； （2）ICP 选取的所有点进行配准，速度较慢； （3）易收到噪声干扰，陷入局部最优；
二、PL-ICP配准
正态分布变换 (Normal Distribution Transform) 与ICP不同, NDT 假设点云服从正态分布，我们的目的是找一个姿态，使得当前扫描点位于扫描参考平面的可能性最大。 点云运动畸变产生的原因是一帧点云中的点不是在同一时刻采集的，在采集过程中，雷达随着载体在运动，但是雷达点测量的是物体和雷达之间的距离，所以不同激光点的坐标系就不一样了，会导致周围物体产生重影。 |
PCL点云库中ICP方法的使用：
PL-ICP是二阶收敛，ICP是一阶收敛 PL-ICP对初始值更敏感 以点到线的误差为目标函数，PL-ICP的求解精度更高
最后概率密度函数可以表示为： 
目标函数为：
s
(
p
⃗
)
=
∑
k
=
1
n
p
~
(
T
(
p
⃗
,
x
⃗
k
)
)
s(\vec{p})=\sum_{k=1}^{n}\tilde{p}(T(\vec{p},\vec{x}_k))
s(p
)=k=1∑np~(T(p
,x
k)) 
PCL点云库中NDT方法的使用： （1）NDT 方法需要配准的两个点云具有一定的重叠度； （2）NDT 允许两个点云存在少量差异； 
对于地面点而言，未去畸变时，表现成完整的圆（下图中左边未去畸变，右边为去畸变）： 
点云去畸变基本方法： 
在工程中为了减少运动前后方向的畸变，通常在安装时使y轴朝向载体的左右两侧；
(
2
)
(2)
(2)中提到的相对位姿变换
(
R
,
T
)
t
+
1
t
(R,T)^t_{t+1}
(R,T)t+1t可以通过IMU、RTK以及轮速计获得。【本文地址】
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