Iterative Closest Point
- Iterative Closest Point
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L' Iterative Closest Point (ICP) est un algorithme utilisé pour minimiser les différences entre deux nuages de points. L'ICP est souvent utilisée pour reconstruire des surfaces/modèles 2D ou 3D à partir des différents balayages, de localiser et de réaliser des planification de trajectoire optimale de robots.
Principe
L'algorithme est conceptuellement simple et couramment utilisé en temps réel. Il révise itérativement les transformation (translation, rotation) nécessaires pour minimiser la distance entre les points de deux balayages/observations.
- Entrées :
- points bruts de deux balayages (scans)
- l'estimation initiale de la transformation
- les critères pour arrêter l'itération.
Etapes de l'algorithme
les étapes principales de l'algorithme sont:
- 1. Association des points par les critères du plus proche voisin.
- 2. Estimation des paramètres de transformation utilisant une fonction de coût quadratique moyenne.
- 3. Transformer les points en utilisant les paramètres estimés.
- 4. Itération (ré-associer les points etc).
Voir aussi
Liens externes
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2010.
Contenu soumis à la licence CC-BY-SA. Source : Article Iterative Closest Point de Wikipédia en français (auteurs)
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