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  1. 1. 绪论：
  2. 2. 可以采集图像深度的相机：
  3. 3. 视图匹配（配准）：
  4. 4. NDT算法：
  5. 5. ICP算法：
  6. 6. 原创博文
  7. 7. 转载请注明出处


目前三维配准中用的较多的是ICP迭代算法，需要提供一个较好的初值，同时由于算法本身缺陷，最终迭代结果可能会陷入局部最优。本文介绍的是另一种比较好的配准算法，NDT配准。这个配准算法耗时稳定，跟初值相关不大，初值误差大时，也能很好的纠正过来。

绪论：

  • 采样：
    • 3d点云数据在离相机近处点云密度大，远处密度小，所以在下采样时采用统一的采样方法还是会保留密度不均匀；
      一种方法是将空间划分格子，在每个格子内的点云随机取点，点数足够了即可。
    • 短波将会产生更高的分辨率和较少的镜面反射。采用多个深度相机会产生串扰的问题，尤其是镜面反射很厉害的时候。

可以采集图像深度的相机：

  1. 雷达radio
  2. 激光雷达lidar
    • 三角测量法
    • TOF飞行时间法
    • 相位差法
  3. 声呐
  4. 双目视觉
    • 双目视觉是一个被动的三角测量；
      缺点：
      A．双目视觉只有能被检测出来的特征点才能检测出深度，在低对比度的环境中，只有很少的特征点能够检测出；
      B．双目视觉的另一个缺点是岁两个相机之间的距离增大，深度精度减少，盲区增大，主要面向几米远的长距离测量。
      C．对于没有纹理的表面检测不出来。
  5. 投影光三角测量
  6. TOF深度相机
    • 实际上是采用相位偏移法测量；
      TOF深度相机相比lidar的TOF是 采集速度快，硬件便宜
      缺点是噪点很明显，并且需要标定，并且受外界光和本身主动光的影响。 而且曝光时间不容易确定

视图匹配（配准）：

  1. ICP
    缺点：
     A．要剔除不合适的点对（点对距离过大、包含边界点的点对）
 B．基于点对的配准，并没有包含局部形状的信息
 C．每次迭代都要搜索最近点，计算代价高昂
    存在多种优化了的变体算法，如八叉树等
  2. IDC 
     ICP的一种改进，采用极坐标代替笛卡尔坐标进行最近点搜索匹配
  3. PIC 
     考虑了点云的噪音和初始位置的不确定性
  4. Point-based probabilistic registration 
     需要首先建立深度图的三角面片
  5. NDT——正态分布变换： 
     计算正态分布是一个一次性的工作（初始化），不需要消耗大量代价计算最近邻搜索匹配点   
 概率密度函数在两幅图像采集之间的时间可以离线计算出来
  6. Gaussian fields 
     和NDT正态分布变换类似，利用高斯混合模型考察点和点的距离和点周围表面的相似性
  7. Quadratic patches
  8. Likelihood-field matching——随机场匹配
  9. CRF匹配 
     缺点： 运行速度慢，在3d中实时性能不好，误差大。
  10. Branch-and-bound registration
  11. Registration using local geometric features

NDT算法：

  1. 将空间（reference scan）划分成各个格子cell
  2. 将点云投票到各个格子

  3. 计算格子的正态分布PDF参数

  4. 将第二幅scan的每个点按转移矩阵T的变换

  5. 第二幅scan的点落于reference的哪个 格子，计算响应的概率分布函数

  6. 求所有点的最优值，目标函数为 

PDF可以当做表面的近似表达，协方差矩阵的特征向量和特征值可以表达表面信息（朝向、平整度）
格子内少于3个点，经常会协方差矩阵不存在逆矩阵，所以只计算点数大于5的cell，涉及到下采样方法。
  • NDT的优化：
    格子参数最重要，太大导致精度不高，太小导致内存过高，并且只有两幅图像相差不大的情况才能匹配
  1. 固定尺寸
  2. 八叉树建立，格子有大有小
  3. 迭代，每次使用更精细的格子
  4. K聚类，有多少个类就有多少个cell，格子大小不一
  5. Linked-cell
  6. 三线插值 平滑相邻的格子cell导致的不连续，提高精度
    缺点：插值导致时间是普通的4倍
    优点：可以提高鲁棒性

ICP算法：

  1. 给定参考点集P和数据点集Q（在给定初始估计RT时）
  2. 对Q中的每一个点寻找P中的对应最近点，构成匹配点对
  3. 对匹配点对求欧氏距离和作为误差目标函数error
  4. 利用SVD分解求出R和T，使得error最小
  5. 将Q按照R和T旋转变化，并以此为基准回到1 重新寻找对应点对 
NDT 耗时稳定，跟初值相关不大，初值误差大时，也能很好的纠正过来；  
ICP耗时多，容易陷入局部最优；  

可以根据格子cell的PDF的协方差矩阵计算特征向量特征值，每个格子有球形状、平面、线型三种类型，根据朝向作以统计，得到局部或者一幅图像的特征直方图

文章来自于Martin Magnusson的The Three-Dimensional Normal-Distributions Transform— an Efficient Representation for Registration,Surface Analysis, and Loop Detection。 作者详细介绍了NDT在各个条件下的配准效果及与其他配准方法的详细实验对比，并利用NDT算法配准矿洞内三维场景，同时完成SLAM任务。

原创博文

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三维配准
三维
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  1. 1. 绪论：
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  5. 5. ICP算法：
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