正态分布变换（NDT）算法是一个配准算法，它应用于三维点的统计模型，使用标准最优化技术来确定两个点云间的最优的匹配，因为其在配准过程中不利用对应点的特征计算和匹配，所以时间比其他方法快。下面的公式推导和MATLAB程序编写都参考论文：The Normal Distributions Transform: A New Approach to Laser Scan Matching 先回顾一下算
转载
2023-12-20 13:46:16
599阅读
# NDT算法实现Python
NDT（Nearest-neighbor distance ratio Test）算法是一种用于图像特征匹配的算法。它通过计算图像中的关键点之间的距离比率来判断是否为匹配点。NDT算法在计算机视觉领域中具有广泛的应用，特别是在目标检测、图像识别和图像匹配等任务中。
## NDT算法原理
NDT算法的原理基于以下观察：对于任意一对匹配的特征点，它们之间的距离和它
原创
2024-01-22 03:33:51
205阅读
NDT方法1.NDT方法理论基础NDT(The Normal Distributions Transform)正态分布概率密度函数一元正态分布的密度函数表示为：一元正态分布的似然函数为：点击跳转具体推导 可在任何一本数理统计课本中查到、现在我们拓展到多元即含有X1,X2...Xp p个变量对于多元的情况有：Similar to an occupancy grid, the NDT establis
转载
2024-05-21 07:08:37
145阅读
KNN原理及优缺点KNN的python实现KNN的python代码中的数据格式 KNN原理及优缺点KNN算法又称为k近邻分类(k-nearest neighbor classification)算法。算法原理是，从训练集中找到和新数据距离最接近的k条记录，然后根据这K条记录的分类来决定新数据的类别。所以Knn的关键是，训练集与测试集、距离或相似的衡量、k的大小及分类决策规则。一旦他们确定了，则结
转载
2023-12-01 08:46:59
96阅读
前言 在PCL库中，精配准除了我们最常用的ICP算法以及相关的变形算法，如GICP算法外，另外还包含了NDT算法（正态分布变换），它不需要提供较好的初值，且速度比ICP算法更为快速。 当然，也会有着一定的缺陷：收敛域差、代价函数不连续等，NDT原理以及步骤等具体可查看 ，个人觉得，这篇文章写得比较详细具体。 版本PCL1.8.0 问题 PCL在使用NDT
打败人类，Pluribus第一课，如何抽象德扑的牌组——Kmeans with EMD distance最近一直在看Pluribus相关的文献，开始研究实现德扑ai的第一步将牌组分类简化，根据Sam Ganzfried和Tuomas Sandholm的文章Potential-Aware Imperfect-RecallAbstraction with EarthMover’s Distance i
python科学计算库-numpy的使用 一、NumPy 是什么 NumPy 是 Python 科学计算的基础包，它专为进行严格的数字处理而产生。在之前的随笔里已有更加详细的介绍，这里不再赘述。 利用 Python 进行数据分析二、ndarray 是什么 ndarray 是一个多维的数组对象，具有矢量算术运算能力和复杂的广播能力，并具有执行速度快和节省空间的特点。import numpy#这
转载
2023-12-25 07:15:08
122阅读
神经进化算法——利用NEAT算法解决迷宫导航问题（基于NEAT-Python）迷宫导航问题迷宫环境模拟迷宫导航智能体迷宫环境实现传感器数据生成导航智能体智能体位置更新智能体记录存储智能体记录可视化目标函数的定义迷宫导航实验NEAT-Python超参数选择迷宫环境配置文件实验启动程序基因组适应度评估运行迷宫导航实验智能体记录可视化完整代码 迷宫导航问题迷宫导航问题是经典的计算机问题，与创建可以在模
https://blog.csdn.net/u013351270/article/details/69391135http://ghx0x0.github.io/2014/12/30/NDT-match/一文读懂自动驾驶中常用的定位算法之NDT点云配准算法（1）——Paper Readinghttps://blog.csdn.net/qq_23225073/article/details/8...
转载
2021-06-08 16:37:05
460阅读
最近的项目里用到了室外激光SLAM进行定位，所以我总结一下项目经验，顺便根据项目最终效果说一下自己对于算法源码中这段代码的理解。 首先，算法框架中用到了不止一种传感器，包括IMU，odometry和GPS等。所有的传感器数据都是为了能构造一个合理且较好的激光里程计。 这段代码很好理解，我大致讲一下流程吧，首先当第一帧点云输入时，我们构造一个位姿向量，x=0,y=0,z=0，旋转角初始化为0，存入m
转载
2023-12-20 09:07:12
526阅读
前言前几天，也就是 10 月 4 日，Python 发布了 3.10.0 版本，什么？3.9 之后居然不是 4.0？（手动狗头）其实龟叔（Guido van Rossum，吉多·范罗苏姆，Python 之父）早在去年 9 月就说了：3.9 之后的版本为 3.10；事实上，它已经存在（在 Github Master 主分支中）。如果有版本 4，从 3 到 4 的过渡更像从 1 到 2，而不是从 2
numpy、pandas、matplotlib、sklearn是python机器学习领域，最核心的几个模块，玩转了这几个模块也就玩转了机器学习，其中，numpy又是这几个模块中最基础的模块。 内置数据结构——ndarray 一、创建ndarray：1、基于list或tuple2、基于np.arange：3、基于np.arange和reshape构建多维数组：4、基于random构建随机
转载
2023-12-18 21:21:32
86阅读
作者丨paopaoslam编辑丨玉玺、lionheart摘要 NDT(Normal-Distributions Transform)算法与ICP算法一样是点云配准中常用的经典算法之一，本文对PCL中NDT代码的实现做一个简单的解析，希望对用到NDT的同学有所帮助。 NDT算法的基本原理在之前的文章中已经介绍过，在这里不再赘述
转载
2022-10-09 21:48:34
2032阅读
在进行点云匹配时，常用的方法有ICP配准算法以及NDT匹配算法，下面总结一下NDT的一些基本知识。NDT算法原理： NDT算法的基本思想是先根据参考数据（reference scan）来构建多维变量的正态分布， 如果变换参数能使得两幅激光数据匹配的很好，那么变换点在参考系中的概率密度将会很大。 因此，可以考虑用优化的方法求出使得概率密度之和
转载
2024-07-11 18:18:11
146阅读
递归 RECURSION递归是一种解决问题的方法，把问题划分成越来越小的子问题，直到问题的规模小到可以被简单解决。计算数字列表的和， def list_sum(num_list):
the_sum = 0
for i in num_list:
the_sum = the_sum +i
return the_sum
print(lis
转载
2024-07-23 13:16:45
24阅读
作者丨Realcat标题：Normal Distributions Transform Monte-Carlo Localization (NDT-MCL)作者：Jari Saarinen, Henrik Andreasson, Todor Stoyanov and Achim J. Lilienthal编译：黄玉玺审核：lionheart摘要NDT算法与MCL算法（Monte-Carlo Lo
转载
2022-10-09 22:51:37
531阅读
一些做机器学习过程中使用到的Python库，基于Python3.6，放在这里共同交流！一、 numpy: 这个库的重要性不用说了，是整个Python机器学习和深度学习的基础库。另外这个库的函数主要用C实现，所以效率比较高，用来进行科学计算也是完全OK。主要提供一些数学公式，包括最小二乘、高斯函数、SVD等，同时numpy为我们封装了nparray这样一种数据结构，其实类似于C中的数组，元素长度固定
转载
2023-11-29 15:54:14
111阅读
@目录
1. pcl ndt简介：pcl官方提供的ndt。环境需求：
需要编译安装pcl-1.8.1或以上版本。
使用方法：参照官方样例程序 Point Cloud Library (PCL)参数设置：普通参数配置resolution=1.0 // ndt网格大小为1立方米epsilon=0.01 // 精度为1厘米maxIterations=100 // 最大迭代次数stepSize=0.1
转载
2020-09-27 14:47:00
1053阅读
2评论
几种点云配准算法比较（备用） 参考许多博客，看了点云配准的好多算法，决定对这几天搞得点云配准做一个总结，主要也防止自己忘掉。主要参考下面这个博客，链接已经附上。一、算法实现软硬件环境CPU：intel corei5-5200 @2.20Hz显卡：Nvidia GeForce GTX 850M内存：8GB操作系统：Windows 10 专业版开发环境：Vs2013 +pcl1.8.0（re
NDT，全称 Normal Distributions Transform（正态分布变换），是一种广泛使用的点云配准算法，它的核心思想与ICP截然不同：NDT不直接
