实现scan-to-map匹配，使用NDT的C++代码实现（2）

目录

算法原理：

性能和适用性：

实现细节：

C++ 实现：

使用 C++ 实现 scan-to-map 匹配时，选择正态分布变换（Normal Distributions Transform，NDT）与迭代最近点（Iterative Closest Point，ICP）算法，存在几个关键区别。这些区别主要体现在算法的原理、性能、适用场景以及实现细节上。

算法原理：

1. ICP：

   • ICP 算法通过迭代地匹配两组点云之间最近的点来计算最优变换矩阵。
   • 它直接在点之间进行操作，依赖于点与点之间的距离。

2. NDT：

   • NDT 将参考点云（通常是地图）分割成多个小的空间单元，并为每个单元计算一个正态分布（基于其中的点云数据）。
   • 匹配时，将扫描的点云放入这些空间单元中，利用概率分布的信息进行变换优化。

性能和适用性：

1. ICP：

   • 在点云数据比较稠密且结构简单时表现良好。
   • 对初始对齐依赖性较高，容易陷入局部最优解。

2. NDT：

   • 对于大规模和复杂的环境更加有效，尤其是当点云数据较稀疏时。
   • 可以更好地处理点云密度不均匀的情况，对初始对齐的依赖性相对较低。

实现细节：

1. ICP 实现：

   • 需要定义和计算点对之间的最近邻关系。
   • 实现中通常需要调整如最大对应点距离、最大迭代次数等参数。

2. NDT 实现：

   • 需要设置空间网格的分辨率（即空间单元的大小）。
   • 其他参数调整包括最大迭代次数、变换的epsilon值、步长等。

C++ 实现：

在 C++ 实现中，这些区别主要体现在调用 PCL 库函数时的参数设置以及部分处理流程上。使用 PCL 库时，ICP 和 NDT 都有各自的类和方法，但他们的初始化、设置参数、执行匹配和结果评估的基本流程是类似的，主要区别在于具体的参数和算法逻辑。例如，使用 pcl::IterativeClosestPoint 类实现 ICP，而使用 pcl::NormalDistributionsTransform 类实现 NDT。

总结来说，选择 ICP 还是 NDT 取决于具体应用的需求、点云数据的特性以及期望的精度和性能。在某些情况下，可能需要对两种算法进行比较测试，以确定哪种更适合特定的应用场景。

#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/registration/ndt.h>

int main() {
    // 加载当前激光扫描数据
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> scan;
    pcl::io::loadPCDFile("scan.pcd", scan);

    // 加载地图点云
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> map;
    pcl::io::loadPCDFile("map.pcd", map);

    // 初始化位姿估计
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> source;
    pcl::transformPointCloud(scan, source, Eigen::Matrix4f::Identity());

    // 创建NDT匹配器
    pcl::NormalDistributionsTransform<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ> ndt;
    ndt.setInputSource(source);
    ndt.setInputTarget(map);
    ndt.setResolution(0.1);
    ndt.setMaximumIterations(100);
    ndt.setTransformationEpsilon(0.01);

    // 执行NDT匹配
    ndt.align();

    // 判断是否收敛
    bool converged = ndt.hasConverged();

    // 获取最优位姿
    const Eigen::Matrix4f& transformation = ndt.getFinalTransformation();

    // 计算匹配误差
    double error = ndt.getFitnessScore();

    // 输出匹配结果
    std::cout << "收敛：" << converged << std::endl;
    std::cout << "位姿：" << transformation << std::endl;
    std::cout << "误差：" << error << std::endl;

    return 0;
}

其中：

pcl::NormalDistributionsTransform<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ> ndt;?创建NDT匹配器

NormalDistributionsTransform类用于实现NDT匹配。

setInputSource()函数用于设置输入源点云。

setInputTarget()函数用于设置输入目标点云。

setResolution()函数用于设置NDT网格的分辨率。

setMaximumIterations()函数用于设置迭代次数。

setTransformationEpsilon()函数用于设置误差阈值。