توضیحات
شبیه سازی نزدیکترین نقطه تکراری ICP با استفاده از بهینهسازی تفاضل محدود در متلب
در این پروژه شبیه سازی نزدیکترین نقطه تکراری ICP با استفاده از بهینهسازی تفاضل محدود برای ثبت ابرهای نقطهای سه بعدی در متلب انجام شده است.
این تابع نوعی الگوریتم ثبت نزدیکترین نقطه تکراری (ICP) برای ابرهای نقطه سه بعدی (مانند داده های راس مش ها) با استفاده از روش های تفاضل محدود است.
ICP معمولی انتقال و چرخش را با معادلات تحلیلی حل می کند. با استفاده از تفاضل محدود، این تابع می تواند تغییر اندازه و برش را نیز حل کند، بنابراین ثبت را به هم متصل می کند.
به عنوان اولین مرحله، این تابع نقاط استاتیک را در شبکه ای از بلوک های همپوشانی مرتب می کند. نزدیکترین بلوک به یک نقطه متحرک همیشه حاوی نزدیکترین نقطه استاتیک خود است، بنابراین شبکه امکان ثبت سریعتر را می دهد.
برای اجرای این پروژه کافی است فایل های demo را اجرا و ران کنید. مابقی فایل ها توابعی هستند که بصورت اتوماتیک فراخوانی میشوند.
نزدیکترین نقطه تکراری (ICP) الگوریتمی است که برای به حداقل رساندن اختلاف بین دو ابر نقطه استفاده می شود. ICP اغلب برای بازسازی سطوح دو بعدی یا سه بعدی از اسکنهای مختلف، بومیسازی رباتها و دستیابی به برنامهریزی مسیر بهینه (مخصوصاً زمانی که کیلومتر شماری چرخها به دلیل زمین لغزنده قابل اعتماد نیست)، ثبت مدلهای استخوانی و غیره استفاده میشود.
در نزدیکترین نقطه تکراری یا در برخی منابع، نقطه متناظر تکراری، یک ابر نقطه (ابر رأس)، مرجع یا هدف ثابت نگه داشته میشود، در حالی که یکی دیگر، منبع، تبدیل میشود تا به بهترین نحو با مرجع مطابقت داشته باشد. الگوریتم به طور مکرر تغییر شکل (ترکیب انتقال و چرخش) مورد نیاز برای به حداقل رساندن یک متریک خطا، معمولاً فاصله ای از منبع تا ابر نقطه مرجع، مانند مجموع مجذور اختلافات بین مختصات جفت های تطبیق شده را اصلاح می کند. ICP یکی از الگوریتمهای پرکاربرد در تراز کردن مدلهای سهبعدی است که حدس اولیه از تبدیل صلب مورد نیاز را میدهد. الگوریتم ICP برای اولین بار توسط چن و مدیونی و بسل و مک کی معرفی شد.
شبیه سازی نزدیکترین نقطه تکراری ICP با استفاده از بهینهسازی تفاضل محدود در متلب
توسط متخصصان گروه پروماد انجام شده است.فایلهای نرم افزاری پروژه به صورت کامل پس از خرید فایل بلافاصله در اختیار شما قرار خواهد گرفت.
دیدگاهها
هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.