pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint — PointCloudLibrary

GeneralizedIterativeClosestPoint — вариант ICP, реализующий алгоритм обобщённого итеративного поиска ближайших точек, описанный Алексом Сегалом и др. Подробнее...

#include <pcl/registration/gicp.h>

Классы
struct	OptimizationFunctorWithIndices
	Структура функтора оптимизации Подробнее...

Публичные типы
using	PointCloudSource = pcl::PointCloud< PointSource >
using	PointCloudSourcePtr = typename PointCloudSource::Ptr
using	PointCloudSourceConstPtr = typename PointCloudSource::ConstPtr
using	PointCloudTarget = pcl::PointCloud< PointTarget >
using	PointCloudTargetPtr = typename PointCloudTarget::Ptr
using	PointCloudTargetConstPtr = typename PointCloudTarget::ConstPtr
using	PointIndicesPtr = PointIndices::Ptr
using	PointIndicesConstPtr = PointIndices::ConstPtr
using	MatricesVector = std::vector< Eigen::Matrix3d, Eigen::aligned_allocator< Eigen::Matrix3d > >
using	MatricesVectorPtr = shared_ptr< MatricesVector >
using	MatricesVectorConstPtr = shared_ptr< const MatricesVector >
using	InputKdTree = typename Registration< PointSource, PointTarget, Scalar >::KdTree
using	InputKdTreePtr = typename Registration< PointSource, PointTarget, Scalar >::KdTreePtr
using	Ptr = shared_ptr< GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar > >
using	ConstPtr = shared_ptr< const GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar > >
using	Vector3 = typename Eigen::Matrix< Scalar, 3, 1 >
using	Vector4 = typename Eigen::Matrix< Scalar, 4, 1 >
using	Vector6d = Eigen::Matrix< double, 6, 1 >
using		Matrix3 = typename Eigen::Matrix< Scalar, 3, 3 >
using	Matrix4 = typename IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::Matrix4
using	Matrix6d = Eigen::Matrix< double, 6, 6 >
using	AngleAxis = typename Eigen::AngleAxis< Scalar >
Публичные типы, унаследованные от pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, float >
using	PointCloudSource = typename Registration< PointSource, PointTarget, float >::PointCloudSource
using		PointCloudSourcePtr = typename PointCloudSource::Ptr
using	PointCloudSourceConstPtr = typename PointCloudSource::ConstPtr
using	PointCloudTarget = typename Registration< PointSource, PointTarget, float >::PointCloudTarget
using	PointCloudTargetPtr = typename PointCloudTarget::Ptr
using	PointCloudTargetConstPtr = typename PointCloudTarget::ConstPtr
using	PointIndicesPtr = PointIndices::Ptr
using		PointIndicesConstPtr = PointIndices::ConstPtr
using	Ptr = shared_ptr< IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, float > >
using	ConstPtr = shared_ptr< const IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, float > >
using		Matrix4 = typename Registration< PointSource, PointTarget, float >::Matrix4
Публичные типы, унаследованные от pcl::Registration< PointSource, PointTarget, float >
using	Matrix4 = Eigen::Matrix< float, 4, 4 >
using	Ptr = shared_ptr< Registration< PointSource, PointTarget, float > >
using	ConstPtr = shared_ptr< const Registration< PointSource, PointTarget, float > >
using	CorrespondenceRejectorPtr = pcl::registration::CorrespondenceRejector::Ptr
using	KdTree = pcl::search::KdTree< PointTarget >
using	KdTreePtr = typename KdTree::Ptr
using	KdTreeReciprocal = pcl::search::KdTree< PointSource >
using	KdTreeReciprocalPtr = typename KdTreeReciprocal::Ptr
using	PointCloudSource = pcl::PointCloud< PointSource >
using	PointCloudSourcePtr = typename PointCloudSource::Ptr
using	PointCloudSourceConstPtr = typename PointCloudSource::ConstPtr
using	PointCloudTarget = pcl::PointCloud< PointTarget >
using	PointCloudTargetPtr = typename PointCloudTarget::Ptr
using	PointCloudTargetConstPtr = typename PointCloudTarget::ConstPtr
using	PointRepresentationConstPtr = typename KdTree::PointRepresentationConstPtr
using	TransformationEstimation = typename pcl::registration::TransformationEstimation< PointSource, PointTarget, float >
using	TransformationEstimationPtr = typename TransformationEstimation::Ptr
using	TransformationEstimationConstPtr = typename TransformationEstimation::ConstPtr
using	CorrespondenceEstimation = pcl::registration::CorrespondenceEstimationBase< PointSource, PointTarget, float >
using	CorrespondenceEstimationPtr = typename CorrespondenceEstimation::Ptr
using	CorrespondenceEstimationConstPtr = typename CorrespondenceEstimation::ConstPtr
using	UpdateVisualizerCallbackSignature = void(const pcl::PointCloud< PointSource > &, const pcl::Indices &, const pcl::PointCloud< PointTarget > &, const pcl::Indices &)
	Сигнатура обратного вызова функции, обновляющей промежуточное положение исходного облака точек во время его совмещения с целевым облаком точек. Подробнее...
Публичные типы, унаследованные от pcl::PCLBase< PointSource >
using	PointCloud = pcl::PointCloud< PointSource >
using	PointCloudPtr = typename PointCloud::Ptr

using	PointCloudConstPtr = typename PointCloud::ConstPtr
using	PointIndicesPtr = PointIndices::Ptr
using	PointIndicesConstPtr = PointIndices::ConstPtr

tr>

Общедоступные функции-члены
PCL_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW	GeneralizedIterativeClosestPoint ()
	Пустой конструктор. Подробнее...
void	setInputSource (const PointCloudSourceConstPtr &cloud) override
	Предоставляет указатель на входной набор данных. Подробнее...
void	setSourceCovariances (const MatricesVectorPtr &covariances)
	Предоставляет указатель на ковариации входного источника (если они вычислены внешним способом!). Подробнее...
void	setInputTarget (const PointCloudTargetConstPtr &target) override
	Предоставляет указатель на входную цель (например, облако точек, с которым нужно совместить входной источник). Подробнее...
void	setTargetCovariances (const MatricesVectorPtr &covariances)
	Предоставляет указатель на ковариации входной цели (если они вычислены внешним способом!). Подробнее...
void	estimateRigidTransformationBFGS (const PointCloudSource &cloud_src, const pcl::Indices &indices_src, const PointCloudTarget &cloud_tgt, const pcl::Indices &indices_tgt, Matrix4 &transformation_matrix)
	Оценивает жесткое вращательное преобразование между исходным и целевым облаками точек с помощью итеративного нелинейного метода BFGS. Подробнее...
void	estimateRigidTransformationNewton (const PointCloudSource &cloud_src, const pcl::Indices &indices_src, const PointCloudTarget &cloud_tgt, const pcl::Indices &indices_tgt, Matrix4 &transformation_matrix)
	Оценивает жесткое вращательное преобразование между исходным и целевым облаками точек с помощью итеративного нелинейного метода Ньютона. Подробнее...
const Eigen::Matrix3d &	mahalanobis (std::size_t index) const
void	computeRDerivative (const Vector6d &x, const Eigen::Matrix3d &dCost_dR_T, Vector6d &g) const
	Вычисляет производную целевой функции по углам вращения. Подробнее...
void	setRotationEpsilon (double epsilon)
	Задает допуск вращения (максимально допустимую разницу между двумя последовательными вращениями), при котором оптимизация считается сошедшейся к окончательному решению. Подробнее...
double	getRotationEpsilon () const
	Возвращает заданный пользователем допуск вращения (максимально допустимую разницу между двумя последовательными вращениями). Подробнее...
void	setCorrespondenceRandomness (int k)
	Задает количество соседей, используемых при выборе окрестности точки для вычисления ковариаций. Подробнее...
int	getCorrespondenceRandomness () const
	Возвращает заданное пользователем количество соседей, используемых при вычислении ковариаций. Подробнее...
void	useBFGS ()
	Использует оптимизатор BFGS вместо оптимизатора Ньютона, используемого по умолчанию. Подробнее...
void	setMaximumOptimizerIterations (int max)
	Задает максимальное количество итераций на этапе оптимизации. Подробнее...
int	getMaximumOptimizerIterations () const
	Возвращает максимальное количество итераций на этапе оптимизации. Подробнее...
void	setTranslationGradientTolerance (double tolerance)
	Задает минимальный порог градиента переноса для досрочного прекращения оптимизации. Подробнее...
double	getTranslationGradientTolerance () const
	Возвращает минимальный порог градиента переноса для досрочного прекращения оптимизации. Подробнее...
void	setRotationGradientTolerance (double tolerance)
	Задает минимальный порог градиента вращения для досрочного прекращения оптимизации. Подробнее...
double	getRotationGradientTolerance () const
	Возвращает минимальный порог градиента вращения для досрочного прекращения оптимизации. Подробнее...
void	setNumberOfThreads (unsigned int nr_threads=0)
	Инициализирует планировщик и задает количество используемых потоков. Подробнее...
Общедоступные функции-члены, унаследованные от pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, float >
	IterativeClosestPoint ()
	Пустой конструктор. Подробнее...
	IterativeClosestPoint (const IterativeClosestPoint &)=delete
	Из-за того, что `convergence_criteria_` хранит ссылки на члены класса, корректная реализация операций копирования и перемещения представляет сложность. Подробнее...
	IterativeClosestPoint (IterativeClosestPoint &&)=delete
IterativeClosestPoint &	operator= (const IterativeClosestPoint &)=delete
IterativeClosestPoint &	operator= (IterativeClosestPoint &&)=delete
	~IterativeClosestPoint () override=default
	Пустой деструктор. Подробнее...
pcl::registration::DefaultConvergenceCriteria< float >::Ptr	getConvergeCriteria ()
	Возвращает указатель на DefaultConvergenceCriteria, используемый классом IterativeClosestPoint. Подробнее...
void	setInputSource (const PointCloudSourceConstPtr &cloud) override
	Предоставляет указатель на входной источник (например, облако точек, которое нужно совместить с целью). Подробнее...
void	setInputTarget (const PointCloudTargetConstPtr &cloud) override
	Предоставляет указатель на входную цель (например, облако точек, с которым нужно совместить входной источник). Подробнее...
void	setUseReciprocalCorrespondences (bool use_reciprocal_correspondence)
	Задает, следует ли использовать взаимные соответствия. Подробнее...
bool	getUseReciprocalCorrespondences () const
	Возвращает информацию о том, используются ли взаимные соответствия. Подробнее...
void	setNumberOfThreads (unsigned int nr_threads)
	Задает количество используемых потоков. Подробнее...
Общедоступные функции-члены, унаследованные от pcl::Registration< PointSource, PointTarget, float >
	Registration ()
	Пустой конструктор. Подробнее...
	~Registration () override=default
	Деструктор. Подробнее...
void	setTransformationEstimation (const TransformationEstimationPtr &te)
	Предоставляет указатель на объект оценки преобразования. Подробнее...
void	setCorrespondenceEstimation (const CorrespondenceEstimationPtr &ce)
	Предоставляет указатель на объект оценки соответствий. Подробнее...
PointCloudSourceConstPtr const	getInputSource ()
	Возвращает указатель на целевой набор входных облаков точек. Подробнее...

PointCloudTargetConstPtr const	getInputTarget ()
	Получить указатель на целевой набор входных облаков точек. Подробнее...
void	setSearchMethodTarget (const KdTreePtr &tree, bool force_no_recompute=false)
	Передать указатель на объект поиска, используемый для поиска соответствий в целевом облаке. Подробнее...
KdTreePtr	getSearchMethodTarget () const
	Получить указатель на метод поиска, используемый для поиска соответствий в целевом облаке. Подробнее...
void	setSearchMethodSource (const KdTreeReciprocalPtr &tree, bool force_no_recompute=false)
	Передать указатель на объект поиска, используемый для поиска соответствий в исходном облаке (обычно применяется при поиске взаимных соответствий). Подробнее...
KdTreeReciprocalPtr	getSearchMethodSource () const
	Получить указатель на метод поиска, используемый для поиска соответствий в исходном облаке. Подробнее...
Matrix4	getFinalTransformation ()
	Получить итоговую матрицу преобразования, оценённую методом регистрации. Подробнее...
Matrix4	getLastIncrementalTransformation ()
	Получить последнюю матрицу инкрементального преобразования, оценённую методом регистрации. Подробнее...
void	setMaximumIterations (int nr_iterations)
	Задать максимальное количество итераций внутренней оптимизации. Подробнее...
int	getMaximumIterations ()
	Получить заданное пользователем максимальное количество итераций внутренней оптимизации. Подробнее...
void	setRANSACIterations (int ransac_iterations)
	Задать количество итераций алгоритма RANSAC. Подробнее...
double	getRANSACIterations ()
	Получить заданное пользователем количество итераций алгоритма RANSAC. Подробнее...
void	setRANSACOutlierRejectionThreshold (double inlier_threshold)
	Задать пороговое расстояние для точек-выбросов во внутреннем цикле отбраковки выбросов RANSAC. Подробнее...
double	getRANSACOutlierRejectionThreshold ()
	Получить заданный пользователем порог расстояния для точек-выбросов во внутреннем цикле отбраковки выбросов. Подробнее...
void	setMaxCorrespondenceDistance (double distance_threshold)
	Задать максимальный порог расстояния между двумя соответствующими точками исходного и целевого облаков. Подробнее...
double	getMaxCorrespondenceDistance ()
	Получить максимальный порог расстояния между двумя соответствующими точками исходного и целевого облаков. Подробнее...
void	setTransformationEpsilon (double epsilon)
	Задать эпсилон преобразования (максимально допустимую разность квадратов перемещений между двумя последовательными преобразованиями), при которой оптимизация считается сошедшейся к окончательному решению. Подробнее...
double	getTransformationEpsilon ()
	Получить заданный пользователем эпсилон преобразования (максимально допустимую разность квадратов перемещений между двумя последовательными преобразованиями). Подробнее...
void	setTransformationRotationEpsilon (double epsilon)
	Задать эпсилон вращения преобразования (максимально допустимую разность углов вращения между двумя последовательными преобразованиями), при которой оптимизация считается сошедшейся к окончательному решению. Подробнее...
double	getTransformationRotationEpsilon ()
	Получить заданный пользователем эпсилон вращения преобразования (максимально допустимую разность между двумя последовательными преобразованиями; эпсилон — это cos(угла) в представлении «ось—угол»). Подробнее...
void	setEuclideanFitnessEpsilon (double epsilon)
	Задать максимально допустимую евклидову ошибку между двумя последовательными шагами цикла ICP, после достижения которой алгоритм считается сошедшимся. Подробнее...
double	getEuclideanFitnessEpsilon ()
	Получить заданную пользователем максимально допустимую ошибку расстояния, после достижения которой алгоритм считается сошедшимся. Подробнее...
void	setPointRepresentation (const PointRepresentationConstPtr &point_representation)
	Передать указатель boost shared на PointRepresentation, который будет использоваться при сравнении точек. Подробнее...
bool	registerVisualizationCallback (std::function< UpdateVisualizerCallbackSignature > &visualizerCallback)
	Зарегистрировать пользовательскую функцию обратного вызова, которая будет вызываться из потока регистрации для обновления облака точек, полученного после каждой итерации. Подробнее...
double	getFitnessScore (double max_range=std::numeric_limits< double >::max())
	Вычислить оценку качества по евклидову расстоянию (например, среднее квадратов расстояний от исходного облака до целевого). Подробнее...
double	getFitnessScore (const std::vector< float > &distances_a, const std::vector< float > &distances_b)
	Вычислить оценку качества по евклидову расстоянию (например, среднее квадратов расстояний от исходного облака до целевого) на основе двух наборов расстояний между соответствующими точками (расстояний между точками исходного и целевого облаков). Подробнее...
bool	hasConverged () const
	Возвращает состояние сходимости после последнего выполнения выравнивания. Подробнее...
void	align (PointCloudSource &output)
	Выполнить алгоритм регистрации, который оценивает преобразование и возвращает преобразованное исходное (входное) облако в output. Подробнее...
void	align (PointCloudSource &output, const Matrix4 &guess)
	Выполнить алгоритм регистрации, который оценивает преобразование и возвращает преобразованное исходное (входное) облако в output. Подробнее...
const std::string &	getClassName () const
	Метод получения имени абстрактного класса. Подробнее...
bool	initCompute ()
	Инициализация внутренних вычислений. Подробнее...
bool	initComputeReciprocal ()
	Внутренние вычисления, необходимые для взаимного поиска. Подробнее...
void	addCorrespondenceRejector (const CorrespondenceRejectorPtr &rejector)
	Добавить новый фильтр соответствий в список. Подробнее...
std::vector< CorrespondenceRejectorPtr >	getCorrespondenceRejectors ()
	Получить список фильтров соответствий. Подробнее...
bool	removeCorrespondenceRejector (unsigned int i)
	Удалить i-й фильтр соответствий из списка. Подробнее...
void	clearCorrespondenceRejectors ()
	Очистить список фильтров соответствий. Подробнее...
Открытые функции-члены, унаследованные от pcl::PCLBase< PointSource >
	PCLBase ()
	Конструктор без параметров. Подробнее...
	PCLBase (const PCLBase &base)
	Конструктор копирования. Подробнее...
virtual	~PCLBase ()=default
	Деструктор. Подробнее...

virtual void	setInputCloud (const PointCloudConstPtr &cloud)
	Предоставляет указатель на входной набор данных. Подробнее...
PointCloudConstPtr const	getInputCloud () const
	Возвращает указатель на входной набор точек. Подробнее...
virtual void	setIndices (const IndicesPtr &indices)
	Предоставляет указатель на вектор индексов, представляющий входные данные. Подробнее...
virtual void	setIndices (const IndicesConstPtr &indices)
	Предоставляет указатель на вектор индексов, представляющий входные данные. Подробнее...
virtual void	setIndices (const PointIndicesConstPtr &indices)
	Предоставляет указатель на вектор индексов, представляющий входные данные. Подробнее...
virtual void	setIndices (std::size_t row_start, std::size_t col_start, std::size_t nb_rows, std::size_t nb_cols)
	Задаёт индексы точек, расположенных в интересующей области облака точек. Подробнее...
IndicesPtr	getIndices ()
	Возвращает указатель на используемый вектор индексов. Подробнее...
IndicesConstPtr const	getIndices () const
	Возвращает указатель на используемый вектор индексов. Подробнее...
const PointSource &	operator[] (std::size_t pos) const
	Переопределяет operator[] класса PointCloud для сокращения кода. Подробнее...

tr>

Защищённые функции-члены
template<typename PointT >
void	computeCovariances (typename pcl::PointCloud< PointT >::ConstPtr cloud, const typename pcl::search::KdTree< PointT >::Ptr tree, MatricesVector &cloud_covariances)
	вычисляет матрицы ковариации точек на основе K ближайших соседей. Подробнее...
double	matricesInnerProd (const Eigen::MatrixXd &mat1, const Eigen::MatrixXd &mat2) const
void	computeTransformation (PointCloudSource &output, const Matrix4 &guess) override
	Метод вычисления жёсткого преобразования с начальным приближением. Подробнее...
bool	searchForNeighbors (const PointSource &query, pcl::Indices &index, std::vector< float > &distance)
	Выполняет поиск ближайшего соседа для заданной точки. Подробнее...
void	applyState (Matrix4 &t, const Vector6d &x) const
	вычисляет матрицу преобразования на основе матрицы преобразования Подробнее...
Защищённые функции-члены, унаследованные от pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, float >
virtual void	transformCloud (const PointCloudSource &input, PointCloudSource &output, const Matrix4 &transform)
	Применяет жёсткое преобразование к заданному набору данных. Подробнее...
void	computeTransformation (PointCloudSource &output, const Matrix4 &guess) override
	Метод вычисления жёсткого преобразования с начальным приближением. Подробнее...
virtual void	determineRequiredBlobData ()
	Проверяет оценщики и средства отбраковки и определяет, нужно ли вызывать их методы установки blob-данных. Подробнее...
Защищённые функции-члены, унаследованные от pcl::Registration< PointSource, PointTarget, float >
bool	searchForNeighbors (const PointCloudSource &cloud, int index, pcl::Indices &indices, std::vector< float > &distances)
	Выполняет поиск ближайшего соседа для заданной точки. Подробнее...
virtual void	computeTransformation (PointCloudSource &output, const Matrix4 &guess)=0
	Абстрактный метод вычисления преобразования с начальным приближением. Подробнее...
Защищённые функции-члены, унаследованные от pcl::PCLBase< PointSource >
bool	initCompute ()
	Этот метод следует вызывать перед началом фактических вычислений. Подробнее...
bool	deinitCompute ()
	Этот метод следует вызывать после завершения фактических вычислений. Подробнее...

Защищённые атрибуты
int	k_correspondences_ {20}
	Количество соседей, используемых для вычисления ковариаций. Подробнее...
double	gicp_epsilon_ {0.001}
	Константа эпсилон для статьи о GICP; это НЕ допуск сходимости. Значение по умолчанию: 0.001. Подробнее...
double	rotation_epsilon_ {2e-3}
	Константа эпсилон для ошибки вращения. Подробнее...
Matrix4	base_transformation_
	Базовое преобразование Подробнее...
const PointCloudSource *	tmp_src_
	Временный указатель на исходный набор данных. Подробнее...
const PointCloudTarget *	tmp_tgt_
	Временный указатель на целевой набор данных. Подробнее...
const pcl::Indices *	tmp_idx_src_
	Временный указатель на индексы исходного набора данных. Подробнее...
const pcl::Indices *	tmp_idx_tgt_
	Временный указатель на индексы целевого набора данных. Подробнее...
MatricesVectorPtr	input_covariances_
	Ковариации точек входного облака. Подробнее...
MatricesVectorPtr	target_covariances_
	Ковариации точек целевого облака. Подробнее...
std::vector< Eigen::Matrix3d >	mahalanobis_
	Хранилище матриц Махаланобиса. Подробнее...
int	max_inner_iterations_ {20}
	Максимальное количество оптимизаций Подробнее...
double	translation_gradient_tolerance_ {1e-2}
	Минимальный градиент перемещения для досрочной остановки оптимизации Подробнее...
double	rotation_gradient_tolerance_ {1e-2}
	Минимальный градиент вращения для досрочной остановки оптимизации Подробнее...
std::function< void(const pcl::PointCloud< PointSource > &cloud_src, const pcl::Indices &src_indices, const pcl::PointCloud< PointTarget > &cloud_tgt, const pcl::Indices &tgt_indices, Matrix4 &transformation_matrix)>	rigid_transformation_estimation_
Защищённые атрибуты, унаследованные от pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, float >
std::size_t	x_idx_offset_
	Смещение поля XYZ. Подробнее...
std::size_t	y_idx_offset_
std::size_t	z_idx_offset_
std::size_t	nx_idx_offset_
	Смещение полей нормалей. Подробнее...
std::size_t	ny_idx_offset_
std::size_t	nz_idx_offset_
bool	use_reciprocal_correspondence_
	Тип соответствий, используемый для оценки соответствий. Подробнее...
bool	source_has_normals_
	Внутренняя проверка наличия нормалей в исходном наборе данных. Подробнее...
bool	target_has_normals_
	Внутренняя проверка наличия нормалей в целевом наборе данных. Подробнее...
bool	need_source_blob_
	Проверяет, нужны ли оценщикам и фильтрам-отбраковщикам различные данные. Подробнее...
bool	need_target_blob_
Защищённые атрибуты, унаследованные от pcl::Registration< PointSource, PointTarget, float >
std::string	reg_name_
	Название метода регистрации. Подробнее...
KdTreePtr	tree_
	Указатель на объект пространственного поиска. Подробнее...
KdTreeReciprocalPtr	tree_reciprocal_
	Указатель на объект пространственного поиска для исходного набора. Подробнее...
int	nr_iterations_
	Количество итераций внутренней оптимизации (используется внутри класса). Подробнее...
int	max_iterations_
	Максимальное количество итераций внутренней оптимизации. Подробнее...
int	ransac_iterations_
	Количество итераций алгоритма RANSAC. Подробнее...
PointCloudTargetConstPtr	target_
	Входной целевой набор точек облака. Подробнее...
Matrix4	final_transformation_
	Итоговая матрица преобразования, оценённая методом регистрации после N итераций. Подробнее...
Matrix4	transformation_
	Матрица преобразования, оценённая методом регистрации. Подробнее...
Matrix4	previous_transformation_
	Предыдущая матрица преобразования, оценённая методом регистрации (используется внутри класса). Подробнее...
double	transformation_epsilon_
	Максимальная разница между двумя последовательными преобразованиями, при которой считается, что достигнута сходимость (задаётся пользователем). Подробнее...
double	transformation_rotation_epsilon_
	Максимальная разница вращения между двумя последовательными преобразованиями, при которой считается, что достигнута сходимость (задаётся пользователем). Подробнее...
double	euclidean_fitness_epsilon_
	Максимально допустимая евклидова ошибка между двумя последовательными шагами цикла ICP, после которой алгоритм считается сошедшимся. Подробнее...
double	corr_dist_threshold_
	Максимальный порог расстояния между соответствующими точками исходного и целевого наборов. Подробнее...
double	inlier_threshold_
	Порог расстояния для внутренних точек во внутреннем цикле отбраковки выбросов RANSAC. Подробнее...
bool	converged_
	Хранит внутреннее состояние сходимости с учётом параметров пользователя. Подробнее...
unsigned int	min_number_correspondences_

	Минимальное число соответствий, необходимое алгоритму перед попыткой оценить преобразование. Подробнее...
CorrespondencesPtr	correspondences_
	Набор соответствий, определённых на этом шаге ICP. Подробнее...
TransformationEstimationPtr	transformation_estimation_
	Объект TransformationEstimation, используемый для вычисления жёсткого преобразования 4x4. Подробнее...
CorrespondenceEstimationPtr	correspondence_estimation_
	Объект CorrespondenceEstimation, используемый для оценки соответствий между исходным и целевым облаками точек. Подробнее...
std::vector< CorrespondenceRejectorPtr >	correspondence_rejectors_
	Список используемых фильтров соответствий. Подробнее...
bool	target_cloud_updated_
	Переменная, указывающая, появилось ли новое целевое облако точек, то есть требуется ли его повторная предварительная обработка. Подробнее...
bool	source_cloud_updated_
	Переменная, указывающая, появилось ли новое исходное облако точек, то есть требуется ли его повторная предварительная обработка. Подробнее...
bool	force_no_recompute_
	Флаг, который при установке означает, что дерево для целевого облака точек никогда не будет пересчитываться. Подробнее...
bool	force_no_recompute_reciprocal_
	Флаг, который при установке означает, что дерево для исходного облака точек никогда не будет пересчитываться. Подробнее...
std::function< UpdateVisualizerCallbackSignature >	update_visualizer_
	Функция обратного вызова для обновления положения исходного облака точек на промежуточных этапах его регистрации относительно целевого облака точек. Подробнее...
Защищённые атрибуты, унаследованные от pcl::PCLBase< PointSource >
PointCloudConstPtr	input_
	Входной набор данных — облако точек. Подробнее...
IndicesPtr	indices_
	Указатель на вектор используемых индексов точек. Подробнее...
bool	use_indices_
	Установите значение true, если используются индексы точек. Подробнее...
bool	fake_indices_
	Если набор индексов не задан, создаётся набор фиктивных индексов, соответствующий входному облаку точек. Подробнее...

Дополнительные унаследованные элементы
Открытые атрибуты, унаследованные от pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, float >
pcl::registration::DefaultConvergenceCriteria< float >::Ptr	convergence_criteria_

Подробное описание

template<typename PointSource, typename PointTarget, typename Scalar = float>
class pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >

GeneralizedIterativeClosestPoint — это вариант ICP, реализующий алгоритм generalized iterative closest point, описанный Alex Segal и соавторами.

в http://www.robots.ox.ac.uk/~avsegal/resources/papers/Generalized_ICP.pdf Подход основан на использовании анизотропных целевых функций для оптимизации совмещения после определения соответствий ближайших точек. В оригинальном коде используются GSL и ANN, а в нашей реализации — FLANN и метод Ньютона для оптимизации (вызов useBFGS переключает оптимизатор на BFGS, однако метод Ньютона обычно быстрее и точнее). Пример базового использования:

pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ> reg;
reg.setInputSource(src);
reg.setInputTarget(tgt);
// use default parameters or set them yourself, for example:
// reg.setMaximumIterations(...);
// reg.setTransformationEpsilon(...);
// reg.setRotationEpsilon(...);
// reg.setCorrespondenceRandomness(...);
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr output(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
// supply a better guess, if possible:
Eigen::Matrix4f guess = Eigen::Matrix4f::Identity();
reg.align(*output, guess);
std::cout << reg.getFinalTransformation() << std::endl;
pcl::GeneralizedIterativeClosestPointGeneralizedIterativeClosestPoint is an ICP variant that implements the generalized iterative closest ...Definition: gicp.h:76
pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint
GeneralizedIterativeClosestPoint is an ICP variant that implements the generalized iterative closest ...
Definition: gicp.h:76
pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint::setInputSourcevoid setInputSource(const PointCloudSourceConstPtr &cloud) overrideProvide a pointer to the input dataset.Definition: gicp.h:159
pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint::setInputSource
void setInputSource(const PointCloudSourceConstPtr &cloud) override
Provide a pointer to the input dataset.
Definition: gicp.h:159
pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint::setInputTargetvoid setInputTarget(const PointCloudTargetConstPtr &target) overrideProvide a pointer to the input target (e.g., the point cloud that we want to align the input source t...Definition: gicp.h:193
pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint::setInputTarget
void setInputTarget(const PointCloudTargetConstPtr &target) override
Provide a pointer to the input target (e.g., the point cloud that we want to align the input source t...
Definition: gicp.h:193
pcl::PointCloud< pcl::PointXYZ >
pcl::PointCloud< pcl::PointXYZ >
pcl::PointCloud::Ptrshared_ptr< PointCloud< PointT > > PtrDefinition: point_cloud.h:413
pcl::PointCloud::Ptr
shared_ptr< PointCloud< PointT > > Ptr
Definition: point_cloud.h:413
pcl::Registration::getFinalTransformationMatrix4 getFinalTransformation()Get the final transformation matrix estimated by the registration method.Definition: registration.h:259
pcl::Registration::getFinalTransformation
Matrix4 getFinalTransformation()
Get the final transformation matrix estimated by the registration method.
Definition: registration.h:259
pcl::Registration::alignvoid align(PointCloudSource &output)Call the registration algorithm which estimates the transformation and returns the transformed source...Definition: registration.hpp:168
pcl::Registration::align
void align(PointCloudSource &output)
Call the registration algorithm which estimates the transformation and returns the transformed source...
Definition: registration.hpp:168

Автор: Nizar Sallem

Определение в строке 75 файла gicp.h.

Документация псевдонимов типов-членов

AngleAxis

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

using pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::AngleAxis = typename Eigen::AngleAxis<Scalar>

Определение в строке 132 файла gicp.h.

ConstPtr

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

using pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::ConstPtr = shared_ptr< const GeneralizedIterativeClosestPoint<PointSource, PointTarget, Scalar> >

Определение в строке 122 файла gicp.h.

InputKdTree

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

using pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::InputKdTree = typename Registration<PointSource, PointTarget, Scalar>::KdTree

Определение в строке 116 файла gicp.h.

InputKdTreePtr

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

using pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::InputKdTreePtr = typename Registration<PointSource, PointTarget, Scalar>::KdTreePtr

Определение в строке 117 файла gicp.h.

MatricesVector

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

using pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::MatricesVector = std::vector<Eigen::Matrix3d, Eigen::aligned_allocator<Eigen::Matrix3d> >

Определение в строке 111 файла gicp.h.

MatricesVectorConstPtr

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

using pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::MatricesVectorConstPtr = shared_ptr<const MatricesVector>

Определение в строке 114 файла gicp.h.

MatricesVectorPtr

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

using pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::MatricesVectorPtr = shared_ptr<MatricesVector>

Определение в строке 113 файла gicp.h.

Matrix3

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

using pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::Matrix3 = typename Eigen::Matrix<Scalar, 3, 3>

Определение в строке 128 файла gicp.h.

Matrix4

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

using pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::Matrix4 = typename IterativeClosestPoint<PointSource, PointTarget, Scalar>::Matrix4

Определение в строке 129 файла gicp.h.

Matrix6d

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

using pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::Matrix6d = Eigen::Matrix<double, 6, 6>

Определение в строке 131 файла gicp.h.

PointCloudSource

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

using pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::PointCloudSource = pcl::PointCloud<PointSource>

Определение в строке 100 файла gicp.h.

PointCloudSourceConstPtr

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

using pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::PointCloudSourceConstPtr = typename PointCloudSource::ConstPtr

Определение в строке 102 файла gicp.h.

PointCloudSourcePtr

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

using pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::PointCloudSourcePtr = typename PointCloudSource::Ptr

Определение в строке 101 файла gicp.h.

PointCloudTarget

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

using pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::PointCloudTarget = pcl::PointCloud<PointTarget>

Определение в строке 104 файла gicp.h.

PointCloudTargetConstPtr

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

using pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::PointCloudTargetConstPtr = typename PointCloudTarget::ConstPtr

Определение в строке 106 файла gicp.h.

PointCloudTargetPtr

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

using pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::PointCloudTargetPtr = typename PointCloudTarget::Ptr

Определение в строке 105 файла gicp.h.

PointIndicesConstPtr

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

using pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::PointIndicesConstPtr = PointIndices::ConstPtr

Определение в строке 109 файла gicp.h.

PointIndicesPtr

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

using pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::PointIndicesPtr = PointIndices::Ptr

Определение в строке 108 файла gicp.h.

Ptr

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

using pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::Ptr = shared_ptr<GeneralizedIterativeClosestPoint<PointSource, PointTarget, Scalar> >

Определение в строке 120 файла gicp.h.

Vector3

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

using pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::Vector3 = typename Eigen::Matrix<Scalar, 3, 1>

Определение в строке 125 файла gicp.h.

Vector4

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

using pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::Vector4 = typename Eigen::Matrix<Scalar, 4, 1>

Определение в строке 126 файла gicp.h.

Vector6d

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

using pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::Vector6d = Eigen::Matrix<double, 6, 1>

Определение в строке 127 файла gicp.h.

Документация конструкторов и деструкторов

GeneralizedIterativeClosestPoint()

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

PCL_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::GeneralizedIterativeClosestPoint ( )

inline

Конструктор без параметров.

Определение в строке 137 файла gicp.h.

Ссылки: pcl::Registration< PointSource, PointTarget, float >::corr_dist_threshold_, pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::estimateRigidTransformationNewton(), pcl::Registration< PointSource, PointTarget, float >::max_iterations_, pcl::Registration< PointSource, PointTarget, float >::min_number_correspondences_, pcl::Registration< PointSource, PointTarget, float >::reg_name_, pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::rigid_transformation_estimation_, pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::setNumberOfThreads() и pcl::Registration< PointSource, PointTarget, float >::transformation_epsilon_.

Документация функций-членов

applyState()

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar >

void pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::applyState	(	Matrix4 &	t,
		const Vector6d &	x
	)		const

protected

вычисляет матрицу преобразования из матрицы преобразования

Определение в строке 918 файла gicp.hpp.

computeCovariances()

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar >

template<typename PointT >

void pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::computeCovariances	(	typename pcl::PointCloud< PointT >::ConstPtr	cloud,
		const typename pcl::search::KdTree< PointT >::Ptr	tree,
		MatricesVector &	cloud_covariances
	)

protected

вычисляет ковариационные матрицы точек на основе K ближайших соседей.

Значение K задаётся методом setCorrespondenceRandomness().

Параметры

[in]	cloud	указатель на облако точек
[in]	tree	KD-дерево для поиска ближайших соседей
[out]	cloud_covariances	ковариационные матрицы для каждой точки облака

Определение в строке 73 файла gicp.hpp.

Ссылки: pcl::search::KdTree< PointT, Tree >::nearestKSearch() и pcl::PointCloud< PointT >::size().

computeRDerivative()

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar >

void pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::computeRDerivative	(	const Vector6d &	x,
		const Eigen::Matrix3d &	dCost_dR_T,
		Vector6d &	g
	)		const

Вычисляет производную целевой функции по углам поворота.

Матрица поворота получается из углов поворота x[3], x[4] и x[5]

Возвращает: d/d_Phi, d/d_Theta, d/d_Psi соответственно в g[3], g[4] и g[5]

Параметры

[in]	x	массив, представляющий 3D-преобразование
[in]	dCost_dR_T	транспонированная производная целевой функции по матрице поворота
[out]	g	вектор градиента

Определение в строке 205 файла gicp.hpp.

computeTransformation()

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar >

void pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::computeTransformation	(	PointCloudSource &	output,
		const Matrix4 &	guess
	)

inlineoverrideprotected

Метод вычисления жёсткого преобразования с начальным приближением.

Параметры

output	набор входных точек, преобразованный найденным жёстким преобразованием
guess	начальное приближение преобразования, которое требуется вычислить

Определение в строке 769 файла gicp.hpp.

Ссылки: pcl::registration::CorrespondenceEstimation< PointSource, PointTarget, Scalar >::determineCorrespondences(), pcl::Registration< PointSource, PointTarget, float >::initComputeReciprocal(), pcl::registration::CorrespondenceEstimationBase< PointSource, PointTarget, Scalar >::setInputSource(), pcl::registration::CorrespondenceEstimationBase< PointSource, PointTarget, Scalar >::setInputTarget(), pcl::registration::CorrespondenceEstimationBase< PointSource, PointTarget, Scalar >::setNumberOfThreads(), pcl::registration::CorrespondenceEstimationBase< PointSource, PointTarget, Scalar >::setSearchMethodTarget(), pcl::PointCloud< PointT >::size() и pcl::transformPointCloud().

estimateRigidTransformationBFGS()

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar >

void pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::estimateRigidTransformationBFGS	(	const PointCloudSource &	cloud_src,
		const pcl::Indices &	indices_src,
		const PointCloudTarget &	cloud_tgt,
		const pcl::Indices &	indices_tgt,
		Matrix4 &	transformation_matrix
	)

Оценивает жёсткое вращательное преобразование между исходным и целевым облаками точек с помощью итеративного нелинейного метода BFGS.

Параметры

[in]	cloud_src	исходный набор точек
[in]	indices_src	вектор индексов, задающий интересующие точки в cloud_src
[in]	cloud_tgt	целевой набор точек
[in]	indices_tgt	вектор индексов, задающий соответствия интересующих точек из indices_src
[in,out]	transformation_matrix	итоговая матрица преобразования

Определение в строке 296 файла gicp.hpp.

Ссылки: BFGS< FunctorType >::minimizeInit(), BFGS< FunctorType >::minimizeOneStep(), BFGSSpace::NoProgress, BFGS< FunctorType >::Parameters::order, BFGS< FunctorType >::parameters, BFGS< FunctorType >::Parameters::rho, BFGSSpace::Running, BFGS< FunctorType >::Parameters::sigma, BFGSSpace::Success, BFGS< FunctorType >::Parameters::tau1, BFGS< FunctorType >::Parameters::tau2, BFGS< FunctorType >::Parameters::tau3 и BFGS< FunctorType >::testGradient().

На эту функцию ссылается pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::useBFGS().

estimateRigidTransformationNewton()

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar >

void pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::estimateRigidTransformationNewton	(	const PointCloudSource &	cloud_src,
		const pcl::Indices &	indices_src,
		const PointCloudTarget &	cloud_tgt,
		const pcl::Indices &	indices_tgt,
		Matrix4 &	transformation_matrix
	)

Оценивает жёсткое вращательное преобразование между исходным и целевым облаками точек с помощью итеративного нелинейного метода Ньютона.

Параметры

[in]	cloud_src	исходный набор точек
[in]	indices_src	вектор индексов, задающий интересующие точки в cloud_src
[in]	cloud_tgt	целевой набор точек
[in]	indices_tgt	вектор индексов, задающий соответствия интересующих точек из indices_src
[in,out]	transformation_matrix	итоговая матрица преобразования

Определение в строке 372 файла gicp.hpp.

На эту функцию ссылается pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::GeneralizedIterativeClosestPoint().

getCorrespondenceRandomness()

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

int pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::getCorrespondenceRandomness ( ) const

inline

Возвращает заданное пользователем число соседей, используемых при вычислении ковариаций.

Определение в строке 303 файла gicp.h.

Ссылка: pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::k_correspondences_.

getMaximumOptimizerIterations()

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

int pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::getMaximumOptimizerIterations ( ) const

inline

Возвращает максимальное число итераций на этапе оптимизации.

Определение в строке 335 файла gicp.h.

Ссылка: pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::max_inner_iterations_.

getRotationEpsilon()

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

double pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::getRotationEpsilon ( ) const

inline

Возвращает заданную пользователем погрешность поворота (максимально допустимую разницу между двумя последовательными поворотами).

Определение в строке 282 файла gicp.h.

Ссылка: pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::rotation_epsilon_.

getRotationGradientTolerance()

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

double pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::getRotationGradientTolerance ( ) const

inline

Возвращает минимальный порог градиента вращения для досрочной остановки оптимизации.

Определение в строке 370 файла gicp.h.

См. также pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::rotation_gradient_tolerance_.

getTranslationGradientTolerance()

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

double pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::getTranslationGradientTolerance ( ) const

inline

Возвращает минимальный порог градиента переноса для досрочной остановки оптимизации.

Определение в строке 353 файла gicp.h.

См. также pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::translation_gradient_tolerance_.

mahalanobis()

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

const Eigen::Matrix3d& pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::mahalanobis ( std::size_t index ) const

inline

Возвращает: Матрица расстояний Махаланобиса для указанного индекса точки

Определение в строке 248 файла gicp.h.

См. также pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::mahalanobis_.

matricesInnerProd()

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

double pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::matricesInnerProd	(	const Eigen::MatrixXd &	mat1,
		const Eigen::MatrixXd &	mat2
	)		const

inlineprotected

Возвращает: след матрицы mat1 . mat2

Параметры

mat1	матрица размерности nxm
mat2	матрица размерности mxp

Определение в строке 450 файла gicp.h.

searchForNeighbors()

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

bool pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::searchForNeighbors	(	const PointSource &	query,
		pcl::Indices &	index,
		std::vector< float > &	distance
	)

inlineprotected

Выполняет поиск ближайшего соседа для заданной точки.

Параметры

query	точка, для которой выполняется поиск ближайшего соседа
index	вектор размера 1 для хранения индекса найденного ближайшего соседа
distance	вектор размера 1 для хранения расстояния до найденного ближайшего соседа

Определение в строке 476 файла gicp.h.

См. также pcl::geometry::distance() и pcl::Registration< PointSource, PointTarget, float >::tree_.

setCorrespondenceRandomness()

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

void pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::setCorrespondenceRandomness ( int k )

inline

Задаёт количество соседей, используемых при выборе окрестности точки для вычисления ковариаций.

Большее значение повысит точность матрицы ковариации, но замедлит вычисление ковариаций.

Параметры

k	количество соседей, используемых при вычислении ковариаций

Определение в строке 294 файла gicp.h.

См. также pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::k_correspondences_.

setInputSource()

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

void pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::setInputSource ( const PointCloudSourceConstPtr & cloud )

inlineoverride

Передаёт указатель на входной набор данных.

Параметры

cloud константный общий указатель boost на сообщение PointCloud

Определение в строке 159 файла gicp.h.

См. также pcl::Registration< PointSource, PointTarget, float >::getClassName(), pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::input_covariances_, pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::setInputSource() и pcl::PointCloud< PointT >::size().

setInputTarget()

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

void pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::setInputTarget ( const PointCloudTargetConstPtr & target )

inlineoverride

Передаёт указатель на входную целевую точку (например, облако точек, к которому требуется привязать исходное входное облако).

Параметры

[in] target входное целевое облако точек

Определение в строке 193 файла gicp.h.

См. также pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::setInputTarget() и pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::target_covariances_.

setMaximumOptimizerIterations()

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

void pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::setMaximumOptimizerIterations ( int max )

inline

Задаёт максимальное количество итераций на этапе оптимизации.

Параметры

[in] max максимальное количество итераций оптимизатора

Определение в строке 327 файла gicp.h.

См. также pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::max_inner_iterations_.

setNumberOfThreads()

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar >

void pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::setNumberOfThreads ( unsigned int nr_threads = 0 )

Инициализирует планировщик и задаёт количество используемых потоков.

Параметры

nr_threads количество используемых аппаратных потоков (0 возвращает значение в автоматический режим)

Определение в строке 50 файла gicp.hpp.

Используется в pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::GeneralizedIterativeClosestPoint().

setRotationEpsilon()

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

void pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::setRotationEpsilon ( double epsilon )

inline

Задаёт эпсилон вращения (максимально допустимую разницу между двумя последовательными вращениями), при котором оптимизация считается сошедшейся к окончательному решению.

Параметры

epsilon эпсилон вращения

Определение в строке 273 файла gicp.h.

См. также pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::rotation_epsilon_.

setRotationGradientTolerance()

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

void pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::setRotationGradientTolerance ( double tolerance )

inline

Задаёт минимальный порог градиента вращения для досрочной остановки оптимизации.

Параметры

[in] tolerance порог градиента вращения в радианах

Определение в строке 362 файла gicp.h.

См. также pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::rotation_gradient_tolerance_.

setSourceCovariances()

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

void pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::setSourceCovariances ( const MatricesVectorPtr & covariances )

inline

Передаёт указатель на ковариации входного исходного облака (если они вычислены отдельно!).

Если значение не задано, GeneralizedIterativeClosestPoint вычислит ковариации самостоятельно. Задавайте ковариации ПОСЛЕ задания входного исходного облака точек (при задании входного исходного облака точек ковариации сбрасываются).

Параметры

[in] covariances ковариации входного исходного облака

Определение в строке 184 файла gicp.h.

См. также pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::input_covariances_.

setTargetCovariances()

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

void pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::setTargetCovariances ( const MatricesVectorPtr & covariances )

inline

Передаёт указатель на ковариации входного целевого облака (если они вычислены отдельно!).

Параметры

[in] covariances ковариации входного целевого облака

Определение в строке 207 файла gicp.h.

См. также pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::target_covariances_.

setTranslationGradientTolerance()

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

void pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::setTranslationGradientTolerance ( double tolerance )

inline

Задаёт минимальный порог градиента переноса для досрочной остановки оптимизации.

Параметры

[in] tolerance порог градиента переноса в метрах

Определение в строке 344 файла gicp.h.

См. также pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::translation_gradient_tolerance_.

useBFGS()

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

void pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::useBFGS ( )

inline

Использует оптимизатор BFGS вместо используемого по умолчанию оптимизатора Ньютона.

Определение в строке 311 файла gicp.h.

См. также pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::estimateRigidTransformationBFGS() и pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::rigid_transformation_estimation_.

Описание данных-членов

base_transformation_

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

Matrix4 pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::base_transformation_

protected

базовое преобразование

Определение в строке 401 файла gicp.h.

gicp_epsilon_

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

double pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::gicp_epsilon_ {0.001}

protected

Константа эпсилон из статьи о GICP; это НЕ допуск сходимости. Значение по умолчанию: 0.001.

Определение в строке 392 файла gicp.h.

input_covariances_

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

MatricesVectorPtr pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::input_covariances_

protected

Ковариации точек входного облака.

Определение в строке 416 файла gicp.h.

Используется в pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::setInputSource() и pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::setSourceCovariances().

k_correspondences_

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

int pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::k_correspondences_ {20}

защищённый

Количество соседей, используемых для вычисления ковариаций.

по умолчанию: 20

Определение в строке 386 файла gicp.h.

Используется в pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::getCorrespondenceRandomness() и pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::setCorrespondenceRandomness().

mahalanobis_

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

std::vector<Eigen::Matrix3d> pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::mahalanobis_

защищённый

Хранилище матриц Махаланобиса.

Определение в строке 422 файла gicp.h.

Используется в pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::mahalanobis().

max_inner_iterations_

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

int pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::max_inner_iterations_ {20}

защищённый

максимальное количество оптимизаций

Определение в строке 425 файла gicp.h.

Используется в pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::getMaximumOptimizerIterations() и pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::setMaximumOptimizerIterations().

rigid_transformation_estimation_

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

std::function<void(const pcl::PointCloud<PointSource>& cloud_src, const pcl::Indices& src_indices, const pcl::PointCloud<PointTarget>& cloud_tgt, const pcl::Indices& tgt_indices, Matrix4& transformation_matrix)> pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::rigid_transformation_estimation_

защищённый

Определение в строке 514 файла gicp.h.

Используется в pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::GeneralizedIterativeClosestPoint() и pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::useBFGS().

rotation_epsilon_

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

double pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::rotation_epsilon_ {2e-3}

защищённый

Константа эпсилон для ошибки вращения.

(В GICP эпсилон преобразования разделён на составляющую вращения и составляющую переноса). значение по умолчанию: 2e-3

Определение в строке 398 файла gicp.h.

Используется в pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::getRotationEpsilon() и pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::setRotationEpsilon().

rotation_gradient_tolerance_

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

double pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::rotation_gradient_tolerance_ {1e-2}

защищённый

минимальный градиент вращения для досрочного прекращения оптимизации

Определение в строке 431 файла gicp.h.

Используется в pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::getRotationGradientTolerance() и pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::setRotationGradientTolerance().

target_covariances_

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

MatricesVectorPtr pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::target_covariances_

защищённый

Ковариации точек целевого облака.

Определение в строке 419 файла gicp.h.

Используется в pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::setInputTarget() и pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::setTargetCovariances().

tmp_idx_src_

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

const pcl::Indices* pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::tmp_idx_src_

защищённый

Временный указатель на индексы исходного набора данных.

Определение в строке 410 файла gicp.h.

tmp_idx_tgt_

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

const pcl::Indices* pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::tmp_idx_tgt_

защищённый

Временный указатель на индексы целевого набора данных.

Определение в строке 413 файла gicp.h.

tmp_src_

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

const PointCloudSource* pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::tmp_src_

защищённый

Временный указатель на исходный набор данных.

Определение в строке 404 файла gicp.h.

tmp_tgt_

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

const PointCloudTarget* pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::tmp_tgt_

защищённый

Временный указатель на целевой набор данных.

Определение в строке 407 файла gicp.h.

translation_gradient_tolerance_

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

double pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::translation_gradient_tolerance_ {1e-2}

защищённый

минимальный градиент переноса для досрочного прекращения оптимизации

Определение в строке 428 файла gicp.h.

Используется в pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::getTranslationGradientTolerance() и pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::setTranslationGradientTolerance().

Документация для этого класса создана на основе следующих файлов:

pcl/registration/gicp.h
pcl/registration/impl/gicp.hpp

© 2009–2012, Willow Garage, Inc.
© 2012–, Open Perception, Inc.
Licensed under the BSD License.
https://pointclouds.org/documentation/classpcl_1_1_generalized_iterative_closest_point.html

Классы

Публичные типы

Общедоступные функции-члены

Защищённые функции-члены

Защищённые атрибуты

Дополнительные унаследованные элементы

Подробное описание

template<typename PointSource, typename PointTarget, typename Scalar = float> class pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >

Документация псевдонимов типов-членов

AngleAxis

ConstPtr

InputKdTree

InputKdTreePtr

MatricesVector

MatricesVectorConstPtr

MatricesVectorPtr

Matrix3

Matrix4

Matrix6d

PointCloudSource

PointCloudSourceConstPtr

PointCloudSourcePtr

PointCloudTarget

PointCloudTargetConstPtr

PointCloudTargetPtr

PointIndicesConstPtr

PointIndicesPtr

Ptr

Vector3

Vector4

Vector6d

Документация конструкторов и деструкторов

GeneralizedIterativeClosestPoint()

Документация функций-членов

applyState()

computeCovariances()

computeRDerivative()

computeTransformation()

estimateRigidTransformationBFGS()

estimateRigidTransformationNewton()

getCorrespondenceRandomness()

getMaximumOptimizerIterations()

getRotationEpsilon()

getRotationGradientTolerance()

getTranslationGradientTolerance()

mahalanobis()

matricesInnerProd()

searchForNeighbors()

setCorrespondenceRandomness()

setInputSource()

setInputTarget()

setMaximumOptimizerIterations()

setNumberOfThreads()

setRotationEpsilon()

setRotationGradientTolerance()

setSourceCovariances()

setTargetCovariances()

setTranslationGradientTolerance()

useBFGS()

Описание данных-членов

base_transformation_

gicp_epsilon_

input_covariances_

k_correspondences_

mahalanobis_

max_inner_iterations_

rigid_transformation_estimation_

rotation_epsilon_

rotation_gradient_tolerance_

target_covariances_

tmp_idx_src_

tmp_idx_tgt_

tmp_src_

tmp_tgt_

translation_gradient_tolerance_

template<typename PointSource, typename PointTarget, typename Scalar = float>
class pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >