pcl::NormalDistributionsTransform — PointCloudLibrary

Реализация регистрации 3D преобразования распределения нормального распределения для данных облака точек. Подробнее...

#include <pcl/registration/ndt.h>

END_OF_DOCUMENT_MARKER

Общедоступные типы
using	Ptr = shared_ptr< NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar > >
using	ConstPtr = shared_ptr< const NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar > >
using	Vector3 = typename Eigen::Matrix< Scalar, 3, 1 >
using	Matrix4 = typename Registration< PointSource, PointTarget, Scalar >::Matrix4
using	Affine3 = typename Eigen::Transform< Scalar, 3, Eigen::Affine >
Общедоступные 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 &)
	Функция обратного вызова для обновления позиции облака точек источника во время регистрации с облаком точек целевого объекта. Подробнее...
Public Types inherited from 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

Общедоступные члены-функции
	NormalDistributionsTransform ()
	Конструктор. Подробнее...
	~NormalDistributionsTransform () override=default
	Пустой деструктор. Подробнее...
void	setInputTarget (const PointCloudTargetConstPtr &cloud) override
	Укажите указатель на целевой вход (например, облако точек, к которому мы хотим выровнять входной исходник). Подробнее...
void	setResolution (float resolution)
	Установить/изменить разрешение сетки объёма. Подробнее...
void	setMinPointPerVoxel (unsigned int min_points_per_voxel)
	Установить минимальное количество точек, требуемых для ячейки, чтобы она использовалась (должно быть 3 или больше для вычисления ковариации). Подробнее...
float	getResolution () const
	Получить разрешение сетки объёма. Подробнее...
double	getStepSize () const
	Получить максимальную длину шага поиска ньютоновской прямой. Подробнее...
void	setStepSize (double step_size)
	Установить/изменить максимальную длину шага поиска ньютоновской прямой. Подробнее...
double	getOulierRatio () const
	Получить отношение выбросов облака точек. Подробнее...
void	setOulierRatio (double outlier_ratio)
	Установить/изменить отношение выбросов облака точек. Подробнее...
double	getTransformationLikelihood () const
	Получить вероятность выравнивания регистрации. Подробнее...
double	getTransformationProbability () const
	Получить вероятность выравнивания регистрации. Подробнее...
int	getFinalNumIteration () const
	Получить количество итераций, необходимых для вычисления выравнивания. Подробнее...
Общедоступные члены-функции, унаследованные от pcl::Registration< PointSource, PointTarget, float >
	Registration ()
	Пустой конструктор. Подробнее...
	~Registration () override=default
	деструктор. Подробнее...
void	setTransformationEstimation (const TransformationEstimationPtr &te)
	Укажите указатель на объект оценки преобразования. Подробнее...
void	setCorrespondenceEstimation (const CorrespondenceEstimationPtr &ce)

END_OF_DOCUMENT_MARKER

	Предоставьте указатель на объект оценки соответствия. Подробнее...
virtual void	setInputSource (const PointCloudSourceConstPtr &cloud)
	Предоставьте указатель на источник входных данных (например, облако точек, которое мы хотим выровнять с целевым облаком) Подробнее...
PointCloudSourceConstPtr const	getInputSource ()
	Получить указатель на входной набор данных облака точек целевого объекта. Подробнее...
PointCloudTargetConstPtr const	getInputTarget ()
	Получить указатель на входной набор данных облака точек целевого объекта. Подробнее...
void	setSearchMethodTarget (const KdTreePtr &tree, bool force_no_recompute=false)
	Предоставьте 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)
	Предоставьте указатель на объект поиска, используемый для поиска соответствий в исходном облаке (обычно используется для поиска 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, оцененную методом регистрации. Подробнее...
Matrix4	getLastIncrementalTransformation ()
	Получить последнюю матрицу инкрементального преобразования, оцененную методом регистрации. Подробнее...
void	setMaximumIterations (int nr_iterations)
	Установить максимальное число итераций, которое должна выполнить внутренняя оптимизация. Подробнее...
int	getMaximumIterations ()
	Получить максимальное количество итераций, которое должна выполнить внутренняя оптимизация, заданное пользователем. Подробнее...
void	setRANSACIterations (int ransac_iterations)
	Установить количество итераций, которое должно выполнить RANSAC. Подробнее...
double	getRANSACIterations ()
	Получить количество итераций, которое должно выполнить RANSAC, заданное пользователем. Подробнее...
void	setRANSACOutlierRejectionThreshold (double inlier_threshold)

	Установите порог расстояния инлиеров для внутреннего цикла отбрасывания выбросов RANSAC. Подробнее...
double	getRANSACOutlierRejectionThreshold ()
	Получить порог расстояния инлиеров для внутреннего цикла отбрасывания выбросов, заданный пользователем. Подробнее...
void	setMaxCorrespondenceDistance (double distance_threshold)
	Установить максимальный порог расстояния между двумя соответствующими точками в источнике <-> целевом. Подробнее...
double	getMaxCorrespondenceDistance ()
	Получить максимальный порог расстояния между двумя соответствующими точками в источнике <-> целевом. Подробнее...
void	setTransformationEpsilon (double epsilon)
	Установить эпсилон преобразования (максимальное допустимое квадратное различие смещения между двумя последовательными преобразованиями) для того, чтобы оптимизация считалась сошедшейся к окончательному решению. Подробнее...
double	getTransformationEpsilon ()
	Получить эпсилон преобразования (максимальное допустимое квадратное различие смещения между двумя последовательными преобразованиями), заданный пользователем. Подробнее...
void	setTransformationRotationEpsilon (double epsilon)
	Установить эпсилон вращения преобразования (максимальное допустимое различие вращения между двумя последовательными преобразованиями) для того, чтобы оптимизация считалась сошедшейся к окончательному решению. Подробнее...
double	getTransformationRotationEpsilon ()
	Получить эпсилон вращения преобразования (максимальное допустимое различие между двумя последовательными преобразованиями), заданный пользователем (эпсилон — это cos(угол) в представлении оси-угла). Подробнее...
void	setEuclideanFitnessEpsilon (double epsilon)
	Установить максимальную допустимую эвклидову ошибку между двумя последовательными шагами в цикле ICP, прежде чем алгоритм будет считаться сошедшимся. Подробнее...
double	getEuclideanFitnessEpsilon ()
	Получить максимальную допустимую ошибку расстояния до схождения алгоритма, заданную пользователем. Подробнее...
void	setPointRepresentation (const PointRepresentationConstPtr &point_representation)
	Предоставьте boost общий указатель 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())
	Получить эвклидовую оценку соответствия (например, среднее значение квадратов расстояний от источника до целевого) Подробнее...
double	getFitnessScore (const std::vector< float > &distances_a, const std::vector< float > &distances_b)
	Получить эвклидовую оценку соответствия (например, среднее значение квадратов расстояний от источника до целевого) из двух наборов расстояний соответствия (расстояния между точками источника и целевого) Подробнее...

bool	hasConverged () const
	Возвращает состояние сходимости после последнего выполнения выравнивания. Подробнее...
void	align (PointCloudSource &output)
	Вызывает алгоритм регистрации, который оценивает преобразование и возвращает преобразованный исходный (входной) набор данных как output. Подробнее...
void	align (PointCloudSource &output, const Matrix4 &guess)
	Вызывает алгоритм регистрации, который оценивает преобразование и возвращает преобразованный исходный (входной) набор данных как output. Подробнее...
const std::string &	getClassName () const
	Метод получения имени абстрактного класса. Подробнее...
bool	initCompute ()
	Инициализация внутренней вычислительной части. Подробнее...
bool	initComputeReciprocal ()
	Внутренняя вычислительная часть, когда требуется взаимный поиск. Подробнее...
void	addCorrespondenceRejector (const CorrespondenceRejectorPtr &rejector)
	Добавление нового отбрасывателя соответствий в список. Подробнее...
std::vector< CorrespondenceRejectorPtr >	getCorrespondenceRejectors ()
	Получение списка отбрасывателей соответствий. Подробнее...
bool	removeCorrespondenceRejector (unsigned int i)
	Удаление i-го отбрасывателя соответствий из списка. Подробнее...
void	clearCorrespondenceRejectors ()
	Очистка списка отбрасывателей соответствий. Подробнее...
Публичные методы, унаследованные от pcl::PCLBase< PointSource >
	PCLBase ()
	Пустой конструктор. Подробнее...
	PCLBase (const PCLBase &base)
	Конструктор копирования. Подробнее...
virtual	~PCLBase ()=default
	Деструктор. Подробнее...
virtual void	setInputCloud (const PointCloudConstPtr &cloud)
	Предоставление указателя на входной набор данных. Подробнее...
PointCloudConstPtr const	getInputCloud () const

	Получить указатель на набор данных входного облака точек. Подробнее...
virtual void	setIndices (const IndicesPtr &indices)
	Указать указатель на вектор индексов, представляющий входные данные. Подробнее...
virtual void	setIndices (const IndicesConstPtr &indices)
	Указать указатель на вектор индексов, представляющий входные данные. Подробнее...
virtual void	setIndices (const PointIndicesConstPtr &indices)
	Указать 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)
	Установить индексы для точек, находящихся в области интереса облака точек. Подробнее...
IndicesPtr	getIndices ()
	Получить указатель на вектор индексов. Подробнее...
IndicesConstPtr const	getIndices () const
	Получить указатель на вектор индексов. Подробнее...
const PointSource &	operator[] (std::size_t pos) const
	Переопределение оператора PointCloud[] для сокращения кода. Подробнее...

Статические публичные методы
static void	convertTransform (const Eigen::Matrix< double, 6, 1 > &x, Affine3 &trans)
	Преобразовать 6-элементный вектор преобразования в аффинное преобразование. Подробнее...
static void	convertTransform (const Eigen::Matrix< double, 6, 1 > &x, Matrix4 &trans)
	Преобразовать 6-элементный вектор преобразования в матрицу преобразования. Подробнее...

Защищённые типы
using	PointCloudSource = typename Registration< PointSource, PointTarget, Scalar >::PointCloudSource
using	PointCloudSourcePtr = typename PointCloudSource::Ptr
using	PointCloudSourceConstPtr = typename PointCloudSource::ConstPtr
using	PointCloudTarget = typename Registration< PointSource, PointTarget, Scalar >::PointCloudTarget
using	PointCloudTargetPtr = typename PointCloudTarget::Ptr
using	PointCloudTargetConstPtr = typename PointCloudTarget::ConstPtr
using	PointIndicesPtr = PointIndices::Ptr
using	PointIndicesConstPtr = PointIndices::ConstPtr
using	TargetGrid = VoxelGridCovariance< PointTarget >
	Тип поисковой ячеистой сетки, содержащей среднее и ковариацию. Подробнее...
using	TargetGridPtr = TargetGrid *
	Тип указателя на поисковую ячеистую сетку. Подробнее...
using	TargetGridConstPtr = const TargetGrid *
	Тип константного указателя на поисковую ячеистую сетку. Подробнее...
using	TargetGridLeafConstPtr = typename TargetGrid::LeafConstPtr
	Тип константного указателя на лист поисковой ячеистой сетки. Подробнее...

Защищённые функции-члены
virtual void	computeTransformation (PointCloudSource &output)
	Вычислить преобразование и вернуть преобразованный источник (вход) в качестве выходных данных. Подробнее...
void	computeTransformation (PointCloudSource &output, const Matrix4 &guess) override
	Вычислить преобразование и вернуть преобразованный источник (вход) в качестве выходных данных. Подробнее...
void	init ()
	Инициализировать структуру вокселей ковариации. Подробнее...
double	computeDerivatives (Eigen::Matrix< double, 6, 1 > &score_gradient, Eigen::Matrix< double, 6, 6 > &hessian, const PointCloudSource &trans_cloud, const Eigen::Matrix< double, 6, 1 > &transform, bool compute_hessian=true)
	Вычислить производные функции правдоподобия относительно Подробнее...
double	updateDerivatives (Eigen::Matrix< double, 6, 1 > &score_gradient, Eigen::Matrix< double, 6, 6 > &hessian, const Eigen::Vector3d &x_trans, const Eigen::Matrix3d &c_inv, bool compute_hessian=true) const
	Вычислить вклад отдельных точек в производные функции правдоподобия относительно Подробнее...
void	computeAngleDerivatives (const Eigen::Matrix< double, 6, 1 > &transform, bool compute_hessian=true)
	Предварительно вычислить угловые компоненты производных. Подробнее...
void	computePointDerivatives (const Eigen::Vector3d &x, bool compute_hessian=true)
	Вычислить производные точки. Подробнее...
void	computeHessian (Eigen::Matrix< double, 6, 6 > &hessian, const PointCloudSource &trans_cloud)
	Вычислить гессиан функции правдоподобия относительно Подробнее...
void	computeHessian (Eigen::Matrix< double, 6, 6 > &hessian, const PointCloudSource &trans_cloud, const Eigen::Matrix< double, 6, 1 > &transform)
	Вычислить гессиан функции правдоподобия относительно Подробнее...
void	updateHessian (Eigen::Matrix< double, 6, 6 > &hessian, const Eigen::Vector3d &x_trans, const Eigen::Matrix3d &c_inv) const
	Вычислить вклад отдельных точек в гессиан функции правдоподобия относительно Подробнее...
double	computeStepLengthMT (const Eigen::Matrix< double, 6, 1 > &transform, Eigen::Matrix< double, 6, 1 > &step_dir, double step_init, double step_max, double step_min, double &score, Eigen::Matrix< double, 6, 1 > &score_gradient, Eigen::Matrix< double, 6, 6 > &hessian, PointCloudSource &trans_cloud)
	Вычислить длину шага поиска по линии и обновить преобразование и производные правдоподобия с помощью метода Мора-Тюэнта. Подробнее...
bool	updateIntervalMT (double &a_l, double &f_l, double &g_l, double &a_u, double &f_u, double &g_u, double a_t, double f_t, double g_t) const
	Обновить интервал возможных длин шагов для метода Мора-Тюэнта, в More-Thuente (1994) Подробнее...
double	trialValueSelectionMT (double a_l, double f_l, double g_l, double a_u, double f_u, double g_u, double a_t, double f_t, double g_t) const
	Выбрать новое пробное значение для метода Мора-Тюэнта. Подробнее...
double	auxilaryFunction_PsiMT (double a, double f_a, double f_0, double g_0, double mu=1.e-4) const
	Вспомогательная функция, используемая для определения конечных точек интервала Мора-Тюэнта. Подробнее...
double	auxilaryFunction_dPsiMT (double g_a, double g_0, double mu=1.e-4) const

	Вспомогательная функция производной, используемая для определения конечных точек интервала More-Thuente. Подробнее...
Защищенные методы-члены, унаследованные от pcl::Registration< PointSource, PointTarget, float >
bool	searchForNeighbors (const PointCloudSource &cloud, int index, pcl::Indices &indices, std::vector< float > &distances)
	Поиск ближайшего соседа заданной точки. Подробнее...
virtual void	computeTransformation (PointCloudSource &output, const Matrix4 &guess)=0
	Абстрактный метод вычисления преобразования с начальным предположением. Подробнее...
Защищенные методы-члены, унаследованные от pcl::PCLBase< PointSource >
bool	initCompute ()
	Этот метод должен вызываться перед началом фактического вычисления. Подробнее...
bool	deinitCompute ()
	Этот метод должен вызываться после завершения фактического вычисления. Подробнее...

Защищенные атрибуты
TargetGrid	target_cells_
	Объёмная сетка, сгенерированная из целевого облака, содержащая средние значения и ковариации точек. Подробнее...
float	resolution_
	Длина стороны ячеек. Подробнее...
double	step_size_
	Максимальная длина шага. Подробнее...
double	outlier_ratio_
	Коэффициент выбросов точек по отношению к Подробнее...
double	gauss_d1_
	Постоянные нормализации, используемые для подгонки распределения точек к нормальному распределению, уравнение 6.8 [Magnusson 2009]. Подробнее...
double	gauss_d2_
union {
double trans_probability_
double trans_likelihood_
};
	Вероятность преобразования, применённого к входному облаку, уравнение 6.9 и 6.10 [Magnusson 2009]. Подробнее...
Eigen::Matrix< double, 8, 4 >	angular_jacobian_
	Предвычисленный угловой градиент. Подробнее...
Eigen::Matrix< double, 15, 4 >	angular_hessian_
	Предвычисленный угловой гессиан. Подробнее...
Eigen::Matrix< double, 3, 6 >	point_jacobian_
	Первая производная преобразования точки по отношению к Подробнее...
Eigen::Matrix< double, 18, 6 >	point_hessian_
	Вторая производная преобразования точки по отношению к Подробнее...
Защищенные 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 источника. Подробнее...
int	nr_iterations_
	Количество итераций внутренней оптимизации (используется внутри). Подробнее...
int	max_iterations_
	Максимальное количество итераций, которое должна выполнить внутренняя оптимизация. Подробнее...

int	ransac_iterations_
	Количество итераций RANSAC. Подробнее...
PointCloudTargetConstPtr	target_
	Целевой набор точек входных данных. Подробнее...
Matrix4	final_transformation_
	Конечная матрица преобразования, вычисленная методом регистрации после N итераций. Подробнее...
Matrix4	transformation_
	Матрица преобразования, вычисленная методом регистрации. Подробнее...
Matrix4	previous_transformation_
	Предыдущая матрица преобразования, вычисленная методом регистрации (используется внутри). Подробнее...
double	transformation_epsilon_
	Максимальное различие между двумя последовательными преобразованиями для определения сходимости (определяется пользователем). Подробнее...
double	transformation_rotation_epsilon_
	Максимальное различие в повороте между двумя последовательными преобразованиями для определения сходимости (определяется пользователем). Подробнее...
double	euclidean_fitness_epsilon_
	Максимально допустимая ошибка Евклида между двумя последовательными шагами в цикле ICP, до тех пор пока алгоритм не сочтётся сошедшимся. Подробнее...
double	corr_dist_threshold_
	Максимальное значение порога расстояния между двумя соответствующими точками в источнике <-> целевом. Подробнее...
double	inlier_threshold_
	Порог расстояния до инлайнеров для внутреннего цикла подавления выбросов RANSAC. Подробнее...
bool	converged_
	Содержит внутреннее состояние сходимости, заданное пользовательскими параметрами. Подробнее...
unsigned int	min_number_correspondences_
	Минимальное количество соответствий, необходимое алгоритму перед попыткой оценить преобразование. Подробнее...
CorrespondencesPtr	correspondences_
	Множество соответствий, определённых на данном 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 корректоров соответствий для использования. Подробнее...
bool	target_cloud_updated_
	Переменная, хранящая информацию о том, есть ли новое целевое облако, что означает необходимость его повторной предобработки. Подробнее...
bool	source_cloud_updated_
	Переменная, хранящая информацию о том, есть ли новое исходное облако, что означает необходимость его повторной предобработки. Подробнее...
bool	force_no_recompute_
	Флаг, который, если установлен, означает, что дерево, работающее с целевым облаком, никогда не будет пересчитываться. Подробнее...
bool	force_no_recompute_reciprocal_
	Флаг, который, если установлен, означает, что дерево, работающее с исходным облаком, никогда не будет пересчитываться. Подробнее...
std::function< UpdateVisualizerCallbackSignature >	update_visualizer_
	Функция обратного вызова для обновления промежуточного положения исходного облака точек во время его регистрации с целевым облаком точек. Подробнее...
Защищенные атрибуты, унаследованные от pcl::PCLBase< PointSource >
PointCloudConstPtr	input_
	Набор входных данных облака точек. Подробнее...
IndicesPtr	indices_
	Указатель на вектор индексов точек для использования. Подробнее...
bool	use_indices_
	Устанавливается в true, если используются индексы точек. Подробнее...
bool	fake_indices_
	Если набор индексов не задан, создается набор фиктивных индексов, имитирующих входное облако точек. Подробнее...

Подробное описание

шаблон<typename PointSource, typename PointTarget, typename Scalar = float>
класс pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >

Реализация 3D регистрации с помощью преобразования нормального распределения для данных облаков точек.

Примечание: Дополнительную информацию можно найти в статье Magnusson, M. (2009). The Three-Dimensional Normal-Distributions Transform — an Efﬁcient Representation for Регистрацию, анализ поверхности и обнаружение петель. Диссертация, Университет Оребро. Оребро Исследования в области технологии 36., More, J., and Thuente, D. (1994). Алгоритм поиска линии с гарантированным достаточным уменьшением в ACM Transactions on Mathematical Software. и Sun, W. и Yuan, Y, (2006) Теория оптимизации и методы: Нелинейное программирование. 89-100; Переработка математики выполнена Тодором Стояновым.

Автор: Брайан Окорн (Центр космической и морской систем вооружения Тихоокеанского региона)

Определение в строке 65 файла ndt.h.

Документация по определению типа члена

Affine3

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

используется pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::Affine3 = typename Eigen::Transform<Scalar, 3, Eigen::Affine>

Определение в строке 98 файла ndt.h.

ConstPtr

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

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

Definition at line 94 of file ndt.h.

Матрица4

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

using pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::Matrix4 = typename Registration<PointSource, PointTarget, Scalar>::Matrix4

Definition at line 97 of file ndt.h.

ИсточникОбъектовТочек

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

using pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::PointCloudSource = typename Registration<PointSource, PointTarget, Scalar>::PointCloudSource

protected

Definition at line 68 of file ndt.h.

ИсточникОбъектовТочекConstPtr

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

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

protected

Definition at line 71 of file ndt.h.

ИсточникОбъектовТочекPtr

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

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

protected

Definition at line 70 of file ndt.h.

ЦелеваяТочкаОбъектов

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

using pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::PointCloudTarget = typename Registration<PointSource, PointTarget, Scalar>::PointCloudTarget

protected

Definition at line 73 of file ndt.h.

ЦелеваяТочкаОбъектовConstPtr

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

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

protected

Definition at line 76 of file ndt.h.

ЦелеваяТочкаОбъектовPtr

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

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

protected

Definition at line 75 of file ndt.h.

ИндексыТочекConstPtr

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

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

protected

Definition at line 79 of file ndt.h.

ИндексыТочекPtr

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

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

protected

Definition at line 78 of file ndt.h.

Ptr

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

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

Определение в строке 92 файла ndt.h.

TargetGrid

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

using pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::TargetGrid = VoxelGridCovariance<PointTarget>

protected

Имя типа поисковой воксельной сетки, содержащей среднее значение и ковариацию.

Определение в строке 83 файла ndt.h.

TargetGridConstPtr

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

using pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::TargetGridConstPtr = const TargetGrid*

protected

Имя типа указателя на постоянную поисковую воксельную сетку.

Определение в строке 87 файла ndt.h.

TargetGridLeafConstPtr

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

using pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::TargetGridLeafConstPtr = typename TargetGrid::LeafConstPtr

protected

Имя типа указателя на постоянную поисковую воксельную сетку лист.

Определение в строке 89 файла ndt.h.

TargetGridPtr

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

using pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::TargetGridPtr = TargetGrid*

protected

Имя типа указателя на поисковую воксельную сетку.

Определение в строке 85 файла ndt.h.

Vector3

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

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

Определение в строке 96 файла ndt.h.

Конструктор & Деструктор документации

NormalDistributionsTransform()

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar >

pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::NormalDistributionsTransform

Конструктор.

Устанавливает outlier_ratio_ в 0,55, step_size_ в 0,1 и resolution_ в 1,0

Определение в строке 47 файла ndt.hpp.

~NormalDistributionsTransform()

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

pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::~NormalDistributionsTransform ( )

overridedefault

Пустой деструктор.

Документация по функциям-членам

auxilaryFunction_dPsiMT()

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

double pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::auxilaryFunction_dPsiMT	(	double	g_a,
		double	g_0,
		double	mu = `1.e-4`
	)		const

inlineprotected

Производная вспомогательной функции, используемой для определения конечных точек интервала Мора-Тьюента.

Примечание: $\psi'(\alpha)$ , производная уравнения 1.6 (Moore, Thuente 1994)

Параметры

[in]	g_a	градиент функции в длине шага a, $\phi'(\alpha)$ в More-Thuente (1994)
[in]	g_0	начальный градиент функции, $\phi'(0)$ в More-Thuente (1994)
[in]	mu	длина шага, постоянная $\mu$ в уравнении 1.1 [More, Thuente 1994]

Возвращает: производная достаточного уменьшения

Определение в строке 549 файла ndt.h.

auxilaryFunction_PsiMT()

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

double pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::auxilaryFunction_PsiMT	(	double	a,
		double	f_a,
		double	f_0,
		double	g_0,
		double	mu = `1.e-4`
	)		const

inlineprotected

Вспомогательная функция, используемая для определения конечных точек интервала Мора-Тьюента.

Примечание: $\psi(\alpha)$ в уравнении 1.6 (Moore, Thuente 1994)

Параметры

[in]	a	длина шага, $\alpha$ в More-Thuente (1994)
[in]	f_a	значение функции в длине шага a, $\phi(\alpha)$ в More-Thuente (1994)
[in]	f_0	начальное значение функции, $\phi(0)$ в Moore-Thuente (1994)
[in]	g_0	начальный градиент функции, $\phi'(0)$ в More-Thuente (1994)
[in]	mu	длина шага, постоянная $\mu$ в уравнении 1.1 [More, Thuente 1994]

Возвращает: значение достаточного уменьшения

Определение в строке 530 файла ndt.h.

computeAngleDerivatives()

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar >

void pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::computeAngleDerivatives	(	const Eigen::Matrix< double, 6, 1 > &	transform,
		bool	compute_hessian = `true`
	)

protected

Предварительное вычисление угловых компонентов производных.

Примечание: Уравнение 6.19 и 6.21 [Magnusson 2009].

Параметры

[in]	transform	вектор текущего преобразования
[in]	compute_hessian	флаг для вычисления гессиана, не требуется для расчёта шага.

Определение в строке 242 файла ndt.hpp.

computeDerivatives()

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar >

double pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::computeDerivatives	(	Eigen::Matrix< double, 6, 1 > &	score_gradient,
		Eigen::Matrix< double, 6, 6 > &	hessian,
		const PointCloudSource &	trans_cloud,
		const Eigen::Matrix< double, 6, 1 > &	transform,
		bool	compute_hessian = `true`
	)

protected

Вычисление производных функции правдоподобия относительно

вектора преобразования.

Примечание: Уравнение 6.10, 6.12 и 6.13 [Magnusson 2009].

Параметры

[out]	score_gradient	вектор градиента функции правдоподобия относительно вектора преобразования
[out]	hessian	матрица гессиана функции правдоподобия относительно вектора преобразования
[in]	trans_cloud	преобразованное облако точек
[in]	transform	вектор текущего преобразования
[in]	compute_hessian	флаг для вычисления гессиана, не требуется для расчёта шага.

Определение в строке 191 файла ndt.hpp.

computeHessian() [1/2]

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar >

void pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::computeHessian	(	Eigen::Matrix< double, 6, 6 > &	hessian,
		const PointCloudSource &	trans_cloud
	)

protected

Вычисление гессиана функции правдоподобия относительно

вектора преобразования.

Примечание: Уравнение 6.13 [Magnusson 2009].

Параметры

[out]	hessian	матрица гессиана функции правдоподобия относительно вектора преобразования
[in]	trans_cloud	преобразованное облако точек

Определение в строке 421 файла ndt.hpp.

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

END_OF_DOCUMENT_MARKER

computeHessian() [2/2]

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

void pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::computeHessian	(	Eigen::Matrix< double, 6, 6 > &	hessian,
		const PointCloudSource &	trans_cloud,
		const Eigen::Matrix< double, 6, 1 > &	transform
	)

inlineprotected

Вычислить гессиан функции правдоподобия по отношению к

вектору преобразования.

Примечание: Уравнение 6.13 [Magnusson 2009].

Параметры

[out]	hessian	матрица гессиана функции правдоподобия по отношению к вектору преобразования
[in]	trans_cloud	преобразованное облако точек
[in]	transform	текущий вектор преобразования

Устаревшее:: Планируется к удалению в версии 1.15: "Параметр `transform` не требуется"

Определение в строке 375 файла ndt.h.

Ссылается на pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::computeHessian() и pcl::utils::ignore().

computePointDerivatives()

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar >

void pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::computePointDerivatives	(	const Eigen::Vector3d &	x,
		bool	compute_hessian = `true`
	)

protected

Вычислить производные точек.

Примечание: Уравнение 6.18-21 [Magnusson 2009].

Параметры

[in]	x	точка из входного облака
[in]	compute_hessian	флаг для вычисления гессиана, не требуется для расчета шага.

Определение в строке 327 файла ndt.hpp.

computeStepLengthMT()

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar >

double pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::computeStepLengthMT	(	const Eigen::Matrix< double, 6, 1 > &	transform,
		Eigen::Matrix< double, 6, 1 > &	step_dir,
		double	step_init,
		double	step_max,
		double	step_min,
		double &	score,
		Eigen::Matrix< double, 6, 1 > &	score_gradient,
		Eigen::Matrix< double, 6, 6 > &	hessian,
		PointCloudSource &	trans_cloud
	)

protected

Вычислить длину шага поиска прямой линии и обновить преобразование и производные правдоподобия с помощью метода Мора-Тьюента.

Примечание: Алгоритм поиска [More, Thuente 1994]

Параметры

[in]	transform	начальный вектор преобразования, в уравнении 1.3 (Moore, Thuente 1994) и $\vec{p}$ в алгоритме 2 [Magnusson 2009]
[in]	step_dir	направление спуска, в уравнении 1.3 (Moore, Thuente 1994) и $\delta \vec{p}$ нормировано в алгоритме 2 [Magnusson 2009]
[in]	step_init	начальная оценка длины шага, $\alpha_0$ в Moore-Thuente (1994) и нормаль к $\delta \vec{p}$ в алгоритме 2 [Magnusson 2009]
[in]	step_max	максимальная длина шага, $\alpha_max$ в Moore-Thuente (1994)
[in]	step_min	минимальная длина шага, $\alpha_min$ в Moore-Thuente (1994)
[out]	score	конечное значение функции оценки, $f(x + \alpha p)$ в уравнении 1.3 (Moore, Thuente 1994) и в алгоритме 2 [Magnusson 2009]
[in,out]	score_gradient	градиент функции оценки по отношению к вектору преобразования, $f'(x + \alpha p)$ в Moore-Thuente (1994) и $\vec{g}$ в алгоритме 2 [Magnusson 2009]
[out]	hessian	гессиан функции оценки по отношению к вектору преобразования, $f''(x + \alpha p)$ в Moore-Thuente (1994) и в алгоритме 2 [Magnusson 2009]
[in,out]	trans_cloud	преобразованное облако точек, преобразованное с помощью $T(\vec{p},\vec{x})$ в алгоритме 2 [Magnusson 2009]

Возвращает: конечная длина шага

Определение в строке 656 файла ndt.hpp.

Ссылается на pcl::transformPointCloud().

computeTransformation() [1/2]

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

virtual void pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::computeTransformation ( PointCloudSource & output )

inlineprotectedvirtual

Оценить преобразование и вернуть преобразованное исходное (входное) как вывод.

Параметры

[out] output результирующее преобразованное входное облако точек

Определение в строке 274 файла ndt.h.

computeTransformation() [2/2]

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar >

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

overrideprotected

Оцените преобразование и верните преобразованный исходный (входной) как выход.

Parameters

[out]	output	результирующее преобразованное облако точек входных данных
[in]	guess	начальная грубая оценка преобразования

Определение в строке 74 файла ndt.hpp.

Ссылки на pcl::transformPointCloud().

convertTransform() [1/2]

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

static void pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::convertTransform	(	const Eigen::Matrix< double, 6, 1 > &	x,
		Affine3 &	trans
	)

inlinestatic

Преобразовать вектор преобразования из 6 элементов в аффинное преобразование.

Parameters

[in]	x	вектор преобразования вида [x, y, z, roll, pitch, yaw]
[out]	trans	аффинное преобразование, соответствующее данному вектору преобразования

Определение в строке 228 файла ndt.h.

Ссылка на pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::convertTransform().

convertTransform() [2/2]

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

static void pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::convertTransform	(	const Eigen::Matrix< double, 6, 1 > &	x,
		Matrix4 &	trans
	)

inlinestatic

Преобразовать вектор преобразования из 6 элементов в матрицу преобразования.

Parameters

[in]	x	вектор преобразования вида [x, y, z, roll, pitch, yaw]
[out]	trans	матрица преобразования 4x4, соответствующая данному вектору преобразования

Определение в строке 242 файла ndt.h.

Ссылки на pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::convertTransform().

getFinalNumIteration()

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

int pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::getFinalNumIteration ( ) const

inline

Получить количество итераций, необходимое для вычисления выравнивания.

Возвращает: конечное количество итераций

Определение в строке 217 файла ndt.h.

Ссылки на pcl::Registration< PointSource, PointTarget, float >::nr_iterations_.

getOulierRatio()

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

double pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::getOulierRatio ( ) const

inline

Получить отношение выбросов облака точек.

Возвращает: отношение выбросов

Определение в строке 177 файла ndt.h.

Ссылки на pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::outlier_ratio_.

getResolution()

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

float pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::getResolution ( ) const

inline

Получить разрешение воксельного сетки.

Возвращает: длина стороны вокселей

Определение в строке 150 файла ndt.h.

Ссылки на pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::resolution_.

getStepSize()

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

double pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::getStepSize ( ) const

inline

Получить максимальную длину шага поиска по прямой Ньютона.

Возвращает: максимальная длина шага

Определение в строке 159 файла ndt.h.

Ссылки на pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::step_size_.

getTransformationLikelihood()

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

double pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::getTransformationLikelihood ( ) const

inline

Получить вероятность выравнивания регистрации.

Возвращает: вероятность выравнивания

Определение в строке 195 файла ndt.h.

Ссылки на pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::trans_likelihood_.

getTransformationProbability()

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

double pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::getTransformationProbability ( ) const

inline

Получить вероятность выравнивания регистрации.

Возвращает: вероятность выравнивания

Устаревшее:: Планируется к удалению в версии 1.16: «Метод `getTransformationProbability` был переименован в `getTransformationLikelihood`.»

Определение в строке 208 файла ndt.h.

Ссылки на pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::trans_likelihood_.

init()

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

void pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::init ( )

inlineprotected

Инициализировать структуру ячеек ковариации.

Определение в строке 288 файла ndt.h.

Ссылки на pcl::VoxelGridCovariance< PointT >::filter(), pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::resolution_, pcl::PCLBase< PointT >::setInputCloud(), pcl::VoxelGrid< PointT >::setLeafSize(), pcl::Registration< PointSource, PointTarget, float >::target_, и pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::target_cells_.

Ссылка на pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::setInputTarget(), и pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::setResolution().

setInputTarget()

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

void pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::setInputTarget ( const PointCloudTargetConstPtr & cloud )

inlineoverridevirtual

Укажите указатель на целевой вход (например, облако точек, к которому нужно выровнять входной источник).

Параметры

[in] cloud целевая облако точек

Переопределено из pcl::Registration< PointSource, PointTarget, float >.

Определение в строке 113 файла ndt.h.

Ссылки на pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::init(), и pcl::Registration< PointSource, PointTarget, Scalar >::setInputTarget().

setMinPointPerVoxel()

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

void pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::setMinPointPerVoxel ( unsigned int min_points_per_voxel )

inline

Установить минимальное количество точек, требуемых для использования ячейки (должно быть 3 или более для вычисления ковариации).

Вызывает функцию базового класса VoxelGridCovariance. Эту функцию необходимо вызвать перед setInputTarget и setResolution.

Параметры

[in] min_points_per_voxel минимальное количество точек, требуемых для ячейки

Определение в строке 141 файла ndt.h.

Ссылки на pcl::VoxelGridCovariance< PointT >::setMinPointPerVoxel(), и pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::target_cells_.

setOulierRatio()

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

void pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::setOulierRatio ( double outlier_ratio )

inline

Установить/изменить коэффициент выбросов облака точек.

Параметры

[in] outlier_ratio коэффициент выбросов

Определение в строке 186 файла ndt.h.

Ссылки на pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::outlier_ratio_.

setResolution()

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

void pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::setResolution ( float resolution )

inline

Установить/изменить разрешение воксельного сетки.

Parameters

[in] resolution длина стороны вокселей

Определение в строке 123 файла ndt.h.

Ссылки на pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::init(), pcl::PCLBase< PointSource >::input_ и pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::resolution_.

setStepSize()

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

void pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::setStepSize ( double step_size )

inline

Установить/изменить максимальную длину шага поиска Ньютона по прямой линии.

Parameters

[in] step_size максимальная длина шага

Определение в строке 168 файла ndt.h.

Ссылки на pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::step_size_.

trialValueSelectionMT()

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar >

double pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::trialValueSelectionMT	(	double	a_l,
		double	f_l,
		double	g_l,
		double	a_u,
		double	f_u,
		double	g_u,
		double	a_t,
		double	f_t,
		double	g_t
	)		const

protected

Выбор нового пробного значения для метода Мора-Тьюента.

Примечание: Используется выбор пробного значения [More, Thuente 1994], $\psi(\alpha_k)$ для и до тех пор, пока некоторое значение не удовлетворит условию $\psi(\alpha_k) \leq 0$ и $\phi'(\alpha_k) \geq 0$ , затем используется $\phi(\alpha_k)$ .; Уравнения интерполяционного минимизатора из теории оптимизации и методов: Нелинейное программирование Венью Сун, Я-сянь Юань (89-100).

Parameters

[in]	a_l	первая конечная точка интервала , $\alpha_l$ в Moore-Thuente (1994)
[in]	f_l	значение в первой конечной точке, в Moore-Thuente (1994)
[in]	g_l	производная в первой конечной точке, в Moore-Thuente (1994)
[in]	a_u	вторая конечная точка интервала , $\alpha_u$ в Moore-Thuente (1994)
[in]	f_u	значение во второй конечной точке, в Moore-Thuente (1994)
[in]	g_u	производная во второй конечной точке, в Moore-Thuente (1994)
[in]	a_t	предыдущее пробное значение, $\alpha_t$ в Moore-Thuente (1994)
[in]	f_t	значение в предыдущем пробном значении, в Moore-Thuente (1994)
[in]	g_t	производная в предыдущем пробном значении, в Moore-Thuente (1994)

Возвращает: новое пробное значение

Определение в строке 543 файла ndt.hpp.

updateDerivatives()

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar >

double pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::updateDerivatives	(	Eigen::Matrix< double, 6, 1 > &	score_gradient,
		Eigen::Matrix< double, 6, 6 > &	hessian,
		const Eigen::Vector3d &	x_trans,
		const Eigen::Matrix3d &	c_inv,
		bool	compute_hessian = `true`
	)		const

protected

Вычисление индивидуальных вкладов точки в производные функции правдоподобия относительно

вектора преобразования.

Примечание: Уравнения 6.10, 6.12 и 6.13 [Magnusson 2009].

Parameters

[in,out]	score_gradient	вектор градиента функции правдоподобия относительно вектора преобразования
[in,out]	hessian	матрица Гессе функции правдоподобия относительно вектора преобразования
[in]	x_trans	преобразованная точка минус среднее значение занятого вокселя ковариации
[in]	c_inv	ковариация занятого вокселя ковариации
[in]	compute_hessian	флаг для вычисления матрицы Гессе, не нужен для вычисления шага.

Определение в строке 373 файла ndt.hpp.

updateHessian()

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar >

void pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::updateHessian	(	Eigen::Matrix< double, 6, 6 > &	hessian,
		const Eigen::Vector3d &	x_trans,
		const Eigen::Matrix3d &	c_inv
	)		const

protected

Вычисление индивидуальных вкладов точек в гессиан функции правдоподобия относительно

вектора преобразования.

Примечание: Уравнение 6.13 [Magnusson 2009].

Параметры

[вход/выход]	hessian	матрица гессиана функции правдоподобия относительно вектора преобразования
[вход]	x_trans	преобразованная точка минус среднее значение занятого вокселя ковариации
[вход]	c_inv	ковариация занятого вокселя ковариации

Определение в строке 463 файла ndt.hpp.

updateIntervalMT()

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar >

bool pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::updateIntervalMT	(	double &	a_l,
		double &	f_l,
		double &	g_l,
		double &	a_u,
		double &	f_u,
		double &	g_u,
		double	a_t,
		double	f_t,
		double	g_t
	)		const

protected

Обновление интервала возможных длин шага для метода Мора-Тьюента, в More-Thuente (1994)

Примечание: Обновление алгоритма до тех пор, пока какое-то значение не удовлетворит $\psi(\alpha_k) \leq 0$ и $\phi'(\alpha_k) \geq 0$ , и измененный алгоритм обновления оттуда [More, Thuente 1994].

Параметры

[вход/выход]	a_l	первая конечная точка интервала , $\alpha_l$ в Moore-Thuente (1994)
[вход/выход]	f_l	значение в первой конечной точке, в Moore-Thuente (1994), $\psi(\alpha_l)$ для алгоритма обновления и $\phi(\alpha_l)$ для модифицированного алгоритма обновления
[вход/выход]	g_l	производная в первой конечной точке, в Moore-Thuente (1994), $\psi'(\alpha_l)$ для алгоритма обновления и $\phi'(\alpha_l)$ для модифицированного алгоритма обновления
[вход/выход]	a_u	вторая конечная точка интервала , $\alpha_u$ в Moore-Thuente (1994)
[вход/выход]	f_u	значение во второй конечной точке, в Moore-Thuente (1994), $\psi(\alpha_u)$ для алгоритма обновления и $\phi(\alpha_u)$ для модифицированного алгоритма обновления
[вход/выход]	g_u	производная во второй конечной точке, в Moore-Thuente (1994), $\psi'(\alpha_u)$ для алгоритма обновления и $\phi'(\alpha_u)$ для модифицированного алгоритма обновления
[вход]	a_t	пробное значение, $\alpha_t$ в Moore-Thuente (1994)
[вход]	f_t	значение в пробном значении, в Moore-Thuente (1994), $\psi(\alpha_t)$ для алгоритма обновления и $\phi(\alpha_t)$ для модифицированного алгоритма обновления
[вход]	g_t	производная в пробном значении, в Moore-Thuente (1994), $\psi'(\alpha_t)$ для алгоритма обновления и $\phi'(\alpha_t)$ для модифицированного алгоритма обновления

Возвращает: если интервал сходится

Определение в строке 498 файла ndt.hpp.

Документация по данным члена

union { ... }

Оценка правдоподобия преобразования, примененного к входному облаку, уравнения 6.9 и 6.10 [Magnusson 2009].

angular_hessian_

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

Eigen::Matrix<double, 15, 4> pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::angular_hessian_

protected

Предварительно вычисленный угловой гессиан.

Предварительно вычисленные угловые производные для гессиана вектора преобразования, уравнение 6.19 [Magnusson 2009].

Определение в строке 594 файла ndt.h.

angular_jacobian_

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

Eigen::Matrix<double, 8, 4> pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::angular_jacobian_

protected

Предварительно вычисленный угловой градиент.

Предварительно вычисленные угловые производные для якобиана вектора преобразования, уравнение 6.19 [Magnusson 2009].

Определение в строке 587 файла ndt.h.

gauss_d1_

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

double pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::gauss_d1_

protected

Постоянные нормализации, используемые для подгонки распределения точек к нормальному распределению, уравнение 6.8 [Magnusson 2009].

Определение в строке 570 файла ndt.h.

Ссылка на pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::NormalDistributionsTransform().

gauss_d2_

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

double pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::gauss_d2_

protected

Определение в строке 570 файла ndt.h.

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

outlier_ratio_

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

double pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::outlier_ratio_

protected

Отношение выбросов точек по отношению к нормальному распределению, уравнение 6.7 [Magnusson 2009].

Определение в строке 566 файла ndt.h.

Используется в pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::getOulierRatio(), pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::NormalDistributionsTransform() и pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::setOulierRatio().

point_hessian_

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

Eigen::Matrix<double, 18, 6> pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::point_hessian_

protected

Вторая производная преобразования точки по вектору преобразования, в уравнении 6.20 [Magnusson 2009].

Определение в строке 604 файла ndt.h.

point_jacobian_

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

Eigen::Matrix<double, 3, 6> pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::point_jacobian_

protected

Первая производная преобразования точки по вектору преобразования, в уравнении 6.18 [Magnusson 2009].

Определение в строке 599 файла ndt.h.

resolution_

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

float pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::resolution_

protected

Длина стороны объёма.

Определение в строке 559 файла ndt.h.

Используется в pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::getResolution(), pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::init(), pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::NormalDistributionsTransform() и pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::setResolution().

step_size_

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

double pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::step_size_

protected

Максимальная длина шага.

Определение в строке 562 файла ndt.h.

Используется в pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::getStepSize() и pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::setStepSize().

target_cells_

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

TargetGrid pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::target_cells_

protected

Решётка объёмов, сгенерированная из целевого облака, содержащая средние значения точек и ковариации.

Определение в строке 556 файла ndt.h.

Используется в pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::init() и pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::setMinPointPerVoxel().

trans_likelihood_

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

double pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::trans_likelihood_

Определение в строке 579 файла ndt.h.

Используется в pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::getTransformationLikelihood() и pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::getTransformationProbability().

trans_probability_

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

double pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >::trans_probability_

Устаревшее:: Планируется к удалению в версии 1 . 16 : "`trans_probability_` переименовано в `trans_likelihood_`."

Определение в строке 578 файла ndt.h.

Документация для этого класса была сгенерирована из следующих файлов:

pcl/registration/ndt.h
pcl/registration/impl/ndt.hpp

© 2009–2012, Willow Garage, Inc.
© 2012–, Open Perception, Inc.
Licensed under the BSD License.
https://pointclouds.org/documentation/classpcl_1_1_normal_distributions_transform.html

Общедоступные типы

Общедоступные члены-функции

Статические публичные методы

Защищённые типы

Защищённые функции-члены

Защищенные атрибуты

Подробное описание

шаблон<typename PointSource, typename PointTarget, typename Scalar = float> класс pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >

Документация по определению типа члена

Affine3

ConstPtr

Матрица4

ИсточникОбъектовТочек

ИсточникОбъектовТочекConstPtr

ИсточникОбъектовТочекPtr

ЦелеваяТочкаОбъектов

ЦелеваяТочкаОбъектовConstPtr

ЦелеваяТочкаОбъектовPtr

ИндексыТочекConstPtr

ИндексыТочекPtr

Ptr

TargetGrid

TargetGridConstPtr

TargetGridLeafConstPtr

TargetGridPtr

Vector3

Конструктор & Деструктор документации

NormalDistributionsTransform()

~NormalDistributionsTransform()

Документация по функциям-членам

auxilaryFunction_dPsiMT()

auxilaryFunction_PsiMT()

computeAngleDerivatives()

computeDerivatives()

computeHessian() [1/2]

computeHessian() [2/2]

computePointDerivatives()

computeStepLengthMT()

computeTransformation() [1/2]

computeTransformation() [2/2]

convertTransform() [1/2]

convertTransform() [2/2]

getFinalNumIteration()

getOulierRatio()

getResolution()

getStepSize()

getTransformationLikelihood()

getTransformationProbability()

init()

setInputTarget()

setMinPointPerVoxel()

setOulierRatio()

setResolution()

setStepSize()

trialValueSelectionMT()

updateDerivatives()

updateHessian()

updateIntervalMT()

Документация по данным члена

angular_hessian_

angular_jacobian_

gauss_d1_

gauss_d2_

outlier_ratio_

point_hessian_

point_jacobian_

resolution_

step_size_

target_cells_

trans_likelihood_

trans_probability_

шаблон<typename PointSource, typename PointTarget, typename Scalar = float>
класс pcl::NormalDistributionsTransform< PointSource, PointTarget, Scalar >