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Point-cloud processing using modified rodrigues parameters or relative navigation

机译：使用修改后的条形参数或相对导航进行点云处理

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摘要

Point-cloud registration pertains to the computation of point pairs between a source and a destination point cloud, followed by the calculation of the rigid transform minimizing a relative distance (such as the iterative closest point-toplane distance criterion) between the set of point pairs. The work described in this paper presents an alternative parametrization of the rotational component of the rigid transform using modified Rodrigues parameters. The performance of this formulation is compared with that of Euler angles-based algorithms over random and structured point clouds, using additive and multiplicative formulations. Monte Carlo results assuming perfect point-pair matching show a better performance for the new modified Rodrigues parameter formulation in terms of accuracy and speed, with convergence achieved on average 30% faster than the baseline algorithm. Relying on a realistic pairmatching procedure degrades the convergence basin of all methods, but the modified Rodrigues parameter formulation still retains the best performance.
机译：点云配准涉及源和目标点云之间的点对计算，然后进行刚性变换的计算，以最小化点对集合之间的相对距离（例如迭代最近点到平面距离标准） 。本文描述的工作提出了使用修改后的Rodrigues参数对刚性变换的旋转分量进行替代性参数化的方法。使用加法和乘法公式，将该公式的性能与随机和结构化点云上基于欧拉角的算法的性能进行比较。假设完美的点对匹配的蒙特卡洛结果在精度和速度方面对新的修改后的Rodrigues参数公式显示出更好的性能，收敛速度平均比基线算法快30％。依靠现实的配对匹配过程会降低所有方法的收敛范围，但是经过修改的Rodrigues参数公式仍保持最佳性能。

著录项

  • 来源
    《Journal of guidance, control, and dynamics》 |2017年第12期|3167-3179|共13页
  • 作者

    Bercovici Benjamin; McMahon Jay W.;

  • 作者单位

    University of Colorado, Aerospace Engineering Sciences Department, Boulder, CO, United States;

    University of Colorado, Aerospace Engineering Sciences Department, Boulder, CO, United States;

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