matlab练习程序(对应点集配准的四元数法)

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了matlab练习程序(对应点集配准的四元数法)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

这个算是ICP算法中的一个关键步骤,单独拿出来看一下。

算法流程如下:

1.首先得到同名点集P和X。

2.计算P和X的均值up和ux。

3.由P和X构造协方差矩阵sigma。

4.由协方差矩阵sigma构造4*4对称矩阵Q。

5.计算Q的特征值与特征向量。其中Q最大特征值对应的特征向量即为最佳旋转向量q。

6.通过四元数q得到旋转矩阵R。

7.根据R计算最佳平移向量qr。

具体公式我就不贴图了,可以参考这篇ICP算法在点云配准中的应用”论文的3.1节。

处理效果如下:

原始点集:

技术分享图片

其中蓝点为原始点集,红点为旋转平移后的点集。

配准后点集:

 

 

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计算得到的旋转平移矩阵,通过对蓝点集进行转换得到绿点集,比较红点集与绿点集是否基本一致。

matlab代码如下:

clear all;
close all;
clc;

%生成原始点集
X=[];Y=[];Z=[];
for i=-180:2:180
    for j=-90:2:90
        x = i * pi / 180.0;
        y = j * pi / 180.0;   
        X =[X,cos(y) * cos(x)];
        Y =[Y,sin(y) * cos(x)];
        Z =[Z,sin(x)]; 
    end
end
P=[X(1:3000) Y(1:3000) Z(1:3000)];

%生成变换后点集
i=0.5;j=0.3;k=0.7;
Rx=[1 0 0;0 cos(i) -sin(i); 0 sin(i) cos(i)];
Ry=[cos(j) 0 sin(j);0 1 0;-sin(j) 0 cos(j)];
Rz=[cos(k) -sin(k) 0;sin(k) cos(k) 0;0 0 1];
R=Rx*Ry*Rz;
X=P*R + [0.2,0.3,0.4];

plot3(P(:,1),P(:,2),P(:,3),b.);
hold on;
plot3(X(:,1),X(:,2),X(:,3),r.);

%计算点集均值
up = mean(P);
ux = mean(X);

P1=P-up;
X1=X-ux;

%计算点集协方差
sigma=P1*X1/(length(X1));
sigma_mi = sigma - sigma;
M=sigma+sigma-trace(sigma)*[1,0,0;0,1,0;0,0,1];

%由协方差构造4*4对称矩阵
Q=[trace(sigma) sigma_mi(2,3) sigma_mi(3,1) sigma_mi(1,2);
   sigma_mi(2,3) M(1,1) M(1,2) M(1,3);
   sigma_mi(3,1) M(2,1) M(2,2) M(2,3);
   sigma_mi(1,2) M(3,1) M(3,2) M(3,3)];

%计算特征值与特征向量
[x,y] = eig(Q);
e = diag(y);

%计算最大特征值对应的特征向量
lamda=max(e);
for i=1:length(Q)
    if lamda==e(i)
        break;
    end
end
q=x(:,i);

q0=q(1);q1=q(2);q2=q(3);q3=q(4);

%由四元数构造旋转矩阵
RR=[q0^2+q1^2-q2^2-q3^2 ,2*(q1*q2-q0*q3), 2*(q1*q3+q0*q2);
   2*(q1*q2+q0*q3), q0^2-q1^2+q2^2-q3^2, 2*(q2*q3-q0*q1);
   2*(q1*q3-q0*q2), 2*(q2*q3+q0*q1), q0^2-q1^2-q2^2+q3^2];

%计算平移向量
qr=ux-up*RR;

%验证旋转矩阵与平移向量正确性
Pre = P*RR+qr;

figure;
plot3(P(:,1),P(:,2),P(:,3),b.);
hold on;
plot3(X(:,1),X(:,2),X(:,3),r.);

plot3(Pre(:,1),Pre(:,2),Pre(:,3),go);

 

以上是关于matlab练习程序(对应点集配准的四元数法)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

matlab练习程序(求向量间的旋转矩阵与四元数)

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