xuershuai-CSDN博客

原创 Eigen使用过程中的积累

旋转矩阵和四元数互转//转四元数Eigen::Matrix3d rotationMat;const Eigen::Quaterniond quat(rotationMat);//转旋转矩阵Eigen::Matrix3d Matrix_= quat.toRotationMatrix();矩阵拼接Eigen::Matrix4d outputMatrix;Eigen::Matrix4d m4d=Eigen::Matrix4d::Identity();Eigen::Matrix3d Matrix

2022-02-23 16:17:17 1182

原创特征描述归一化

线性归一化将原始数据线性化的方法转换到[0 1]的范围，该方法实现对原始数据的等比例缩放。极差变换法通过利用变量取值的最大值和最小值（或者最大值）将原始数据转换为界于某一特定范围的数据，从而消除量纲和数量级影响，改变变量在分析中的权重来解决不同度量的问题。由于极值化方法在对变量无量纲化过程中仅仅与该变量的最大值和最小值这两个极端值有关，而与其他取值无关，这使得该方法在改变各变量权重时过分依赖两个极端取值。zero-score法（0均值标准化）即每一变量值与其平均值之差除以该变量的标准差。虽然

2021-12-21 13:06:19 237

原创设置ubuntu中cpu频率

使用ubuntu的cpu跑程序很慢，查看cpu默认设置频率发现是最低的，游戏本本该咆哮的，跑程序闷声不响心里属实不爽，需要手动调整cpu频率。第一步：安装程序//终端输入命令行安装cpu频率调控软件sudo apt-get install cpufrequtils//终端查看现有cpu频率cpufreq-info 更改系统启动项内容，不然命令行命令不能执行：//终端输入sudo gedit /etc/default/grub在打开的文件中，更改相应内容：GRUB_CMDLINE_

2021-12-19 14:55:10 7350 2

原创 ubuntu 18.04 升级gcc/g++ 到7

查看现有gcc/g++版本gcc --versiong++ --version添加ppa源，更新软件版本，apt直接安装gcc/g++ 7sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/testsudo apt-get update sudo apt-get install gcc-7sudo apt-get install g++-7注册并管理新的gcc/g++ 7sudo update-alternatives --install /u

2021-12-16 20:20:06 456

原创论文阅读：DLL: Direct LIDAR Localization. A map-based localization approach for aerial robots

论文题目：DLL: Direct LIDAR Localization. A map-based localization approach for aerial robots代码连接：https://github.com/robotics-upo/dll期刊：arXiv来源：巴勃罗·德·奥拉维德大学机器人实验室摘要：本文提出了一种直接基于地图的三维激光雷达定位技术DLL，并将其应用于航空机器人。DLL实现了基于点与地图的非线性优化距离的点云地图配准，因此不需要特性，也不需要点对应。该方法在给定初

2021-12-09 23:54:10 287

原创论文阅读：Pixel-level Extrinsic Self Calibration of High Resolution LiDAR and Camera

论文题目：Pixel-level Extrinsic Self Calibration of High Resolution LiDAR and Camerain Targetless Environments来源：香港大学机械工程系南方科技大学系统设计与智能制造学院期刊：arXiv 2021代码：https://github.com/hku-mars/livox camera calib摘要在这个短文中，我们提出了一种在无目标环境下自动校准高分辨率激光雷达和RGB相机的新方法。我们的方法不

2021-12-09 14:49:33 3324

翻译论文阅读A robust pose graph approach for city scale LiDAR mapping

论文题目：A robust pose graph approach for city scale LiDAR mapping来源：滴滴地图业务部期刊：IROS2018详细介绍参考知乎大神：https://zhuanlan.zhihu.com/p/92543838摘要：本文提出了一种基于城市尺度的全球一致性三维高清地图重建方法。目前消除累积漂移的方法主要是基于扫描匹配因子约束下的位姿图优化。图中未对齐的边可能会对结果产生负面影响。为了解决这一问题，并进一步处理城市环境中多任务获取导致的不一致性，我们

2021-10-06 10:18:42 223

翻译论文阅读JoKDNet: A joint keypoint detection and description network for large-scale outdoor TLS point

论文名：JoKDNet: A joint keypoint detection and description network for large-scale outdoor TLS point clouds registration来源：武汉大学测绘与遥感国家重点实验室期刊：international journal of applied earth observations and geoinformation摘要：大规模户外地面激光扫描(TLS)点云配准在公园、森林、隧道等对称重复元素场景、地

2021-10-05 11:50:39 201

翻译论文阅读Efficient Large-Scale Point Cloud Registration Using Loop Closures

论文题目：Efficient Large-Scale Point Cloud Registration Using Loop Closures期刊：International Conference on 3d Vision 2015来源：Microsoft research， Microsoft， Bing maps摘要：对齐大范围3D点云(可能被多个设备在不同时间捕获)是日益流行的应用(如3D模型构建和增强现实)的关键一步。对于非常大的数据集，传统的方法，如ICP，可能变得难以计算，或产生较差的结

2021-10-03 17:41:29 88

翻译论文阅读NDT-transformer

题目：NDT-transformer: large-scale 3D point cloud localization using the Normal distribution transform representation来源：谢菲尔德大学期刊：ICRA2021摘要：基于三维点云的位置识别是自动驾驶在gps环境下的高要求，是基于激光雷达的SLAM系统的重要组成部分(如环封检测)。本文提出了一种基于三维点云的实时、大规模地点识别方法——NDT-Transformer。具体来说，3D正态分布变换(

2021-09-28 10:15:12 333

翻译论文阅读SVT-Net: A Super Light-Weight Network for Large Scale Place Recognition using Sparse Voxel Trans

标题：SVT-Net: A Super Light-Weight Network for Large Scale Place Recognition using Sparse Voxel Transformers来源：中国人民大学期刊：未知（预打印版本）摘要：基于点云的大规模位置识别是同步定位与建图(SLAM)等许多应用的基础。虽然已经提出了许多模型，并通过学习短期局部特征取得了良好的性能，但长期上下文属性往往被忽视。此外，模型尺寸也成为其广泛应用的瓶颈。为了克服这些挑战，我们提出了一种用于大规模位

2021-09-26 11:12:48 274

翻译论文阅读EXPLORING CROSS-CITY SEMANTIC SEGMENTATION OF ALS POINT CLOUDS

标题：EXPLORING CROSS-CITY SEMANTIC SEGMENTATION OF ALS POINT CLOUDS来源：remote sensing technology institute. German Aerospace center期刊：The International Archives of the Photogrammetry**摘要：**如果提供足够的训练数据，深度学习模型对机载激光扫描点云的语义分割效果良好。由于来自世界各地的贡献者的贡献，越来越多的注释数据正变得公开

2021-09-26 10:37:51 93

翻译论文阅读BIM-TO-SCAN for scan-to-bim: generating realistic synthetic ground truth point clouds based on

题目：BIM-TO-SCAN for scan-to-bim: generating realistic synthetic ground truth point clouds based on industrial 3D models来源：慕尼黑工业大学期刊：European conference on computing in construction摘要：在scan-to-BIM领域，最近的发展在准确性和灵活性方面取得了有前景的结果，利用深度学习领域的工具对原始点云数据进行语义分割。这些方法需

2021-09-26 10:12:06 263

翻译论文阅读You Only Hypothesize Once: Point Cloud Registration with Rotation-equivariant Descriptors

来源：武汉大学期刊：未知摘要：在本文中，我们提出了一种新的基于局部描述符的框架，称为你只假设一次(YOHO)，用于两个未对齐的点云的配准。与现有的局部描述子依赖脆弱的局部参考框架获得旋转不变性不同，该描述子利用最新的群等变特征学习（group equivariant feature learning）技术实现旋转不变性，对点密度和噪声具有更强的鲁棒性。同时，YOHO中的描述子也具有旋转等变部分，这使得我们可以仅从一个对应假设来估计配准。这种性质减少了可行变换的搜索空间，大大提高了YOHO的准确性和效率

2021-09-24 11:04:57 310

翻译论文阅读Multimodal Point Cloud Registration Based on Adaptive Feature Region in Radiotherapy Guidance

来源：长春科技期刊：2020 International Conference on Virtual Reality and Visualization (ICVRV）摘要：针对目前肿瘤放疗存在的定位误差，我们采用了放疗引导系统辅助精确标定。为了解决这一问题，我们做了以下研究:在放疗前利用光学三维扫描仪将体表图像与CT图像进行精确配准，指导放疗的定位。首先，将两类预处理后的图像信息转换为格式相似的点云数据存储，将引导位置和多模态配准问题转化为三维点云配准问题;然后，通过粗配准算法计算点云的初始估计对应

2021-09-24 10:14:16 113

翻译论文阅读Super Edge 4-Points Congruent Sets-Based Point Cloud Global Registration

来源：上海大学数学和统计学院期刊：remote sensing摘要：随着三维高帧率传感技术的加速发展，多站采集的密集点云对配准的准确性和效率提出了很大的挑战。广泛推进粗配准与精配准相结合。不同于精配准中扫描对之间的小移动要求，粗配准可以匹配任意初始位姿的扫描。基于4PCS的super 4PCS算法是目前最先进的粗方法，通过智能索引提高了配准到线性顺序的速度。然而，由于缺乏对原始点云尺度的缩小，限制了其应用。此外，配准基的共平面性防止了搜索空间的进一步缩减。针对上述问题，本文提出了一种新的配准方法——

2021-09-18 14:26:55 188

翻译论文阅读Efficient rock-mass point cloud registration using n-point complete graphs

来源：中科院人工智能学院期刊：IEEE transactions on geoscience and remote sensing 2019摘要：岩体的表面是任意而复杂的。此外，地面激光扫描获取的岩体表面点云具有跨度大、分辨率高的特点。这些特征导致扫描之间的配准困难。针对这些困难，提出了一种利用n点完全图的有效方法。为了处理大量的点云，采用分步策略来减少计算中涉及的点的数量。首先，估计初始数据中每个点的高斯曲率，滤除高斯曲率低的点，只保留感兴趣的点;其次，对这些感兴趣的点进行聚类，并计算每个聚类的

2021-09-14 10:02:27 64

翻译论文阅读Efficient Rock Mass Point Cloud Registration Based on Local Invariants

来源：中国科学院大学，人工智能学院期刊：remote sensing 2021摘要：点云配准是三维重建领域的基础研究热点之一。由于岩体表面复杂、形状任意、分辨率高，岩石点云的配准一直是一个挑战。为了克服这些困难，本文提出了一种基于局部不变量的岩石点云配准方法。首先，针对海量点云，采用基于求和向量的兴趣点滤波方法来减少点的数量;其次，将剩余感兴趣点划分为几个聚类点集，计算每个聚类的质心;然后，通过证明剩余点集的内在相似性(利用协方差矩阵的迹)，确定原始点云与目标点云之间的对应关系。最后，根据相应的质心计

2021-09-12 11:31:35 119

翻译论文阅读STPC-Net learn massive geo-sensory data as spatio-temporal point clouds

来源：厦门大学期刊：IEEE TRANSACTONS ON INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS 2021摘要：如今，大量的传感器被安装在移动或静止的平台上，不断地生成带有地理标记和时间标记的读数(即地理感知数据)，其中包含了有关周围环境的丰富信息。这些数据的时空坐标是不规则的。为了表示地理感知数据，已经进行了大量的研究工作，使用时间序列、网格状图像和图形信号。然而，目前还缺乏一种能够同时描述移动和静止地理感知数据而又不丢失空间和时间维度信息的合适的表示方法。本文提出将

2021-09-10 09:08:33 127

翻译论文阅读Robust 3D plane segmentation from airborne point clouds based on quasi-a-contrario theory

来源：武汉大学遥感与信息工程学院期刊：IEEE JOURNAL OF SELECTED TOPICS IN APPLIED EARTH OBSERVATIONS AND REMOTE SENSING摘要：三维平面分割一直是并将继续是三维点云处理中的一个挑战。目前的方法一般侧重于平面子集分离，而忽略了精确平面拟合的要求。提出了一种基于拟逆理论的平面分割(QTPS)算法，该算法能够鲁棒地处理噪声大、密度低、复杂度高的点云。主要的主张是最终平面可以由具有较高平面精度的基本平面子集组成。我们把平面点集的子集

2021-09-10 08:19:21 192

翻译论文阅读The Semi-dense ICP Algorithm Based on the SIFT Feature Points Neighborhood

来源：厦门大学电子科学与工程学院期刊：Journal of Physics: Conference Series摘要：基于RGB-D图像的ICP算法是目前应用最广泛、最有效的点云配准算法之一。如何提高ICP算法的配准精度、配准速度和鲁棒性已成为目前重要的研究热点。然而，现有算法在大规模点云数据下计算效率较低，当点云之间重叠较小时，配准精度较低。针对这些问题，本文提出了一种基于SIFT特征点邻域的半密集ICP算法。首先，算法选择SIFT特征点匹配算法作为ICP粗配准方法，因为SIFT特征点具有旋转不变

2021-09-08 09:53:22 80

翻译论文阅读SUM: A benchmark dataset of Semantic Urban Meshes

题目：SUM: A benchmark dataset of Semantic Urban Meshes来源：代尔夫特理工建筑与建筑环境学院 3D geoinformaton research期刊：ISPRS journal摘要数据采集技术的发展使我们能够快速采集三维纹理网格。它们可以帮助我们理解和分析城市环境，因此对空间分析和城市规划等应用非常有用。通过深度学习方法对纹理网格进行语义分割可以增强这种理解，但需要大量的标记数据。本文的贡献主要体现在三个方面:(1)一个新的语义城市网格基准数据集;(

2021-09-07 10:45:27 182

翻译论文阅读Easy3D: a lightweight, easy-to-use, and efficient C++ library for processing and rendering 3D

论文来源：the journal of open source software出自：代尔夫特理工（Delft University of Technology），3D geoinformation research group作者：liangliang nan摘要Easy3D是一个用于3D建模、几何处理和渲染的开源库。它是用c++实现的，设计的重点是简单性(即，处理和可视化3D数据可以通过几行API调用来实现)。Easy3D的贡献有三个方面:(1)用于表示常见3D数据的高效数据结构(即点云、表面网

2021-09-06 22:26:32 357

翻译论文阅读Consistent Two-Flow Network for Tele-Registration of Point Clouds

出自：出自深圳大学计算机科学与软件工程学院期刊：未知摘要局部观测值的刚性配准是各个应用领域的一个基本问题。在计算机图形学中，特别注意由扫描设备产生的两个局部点云之间的配准。当两个点云之间的重叠区域很小时，最先进的配准技术很难实现配准，而当扫描对之间没有重叠时，则完全失败。在本文中，我们提出了一种基于学习的技术来缓解这一问题，点云以任意姿态呈现，很少或甚至没有重叠，这种设置被称为tele-registration。我们的技术是基于一种新的神经网络设计，它学习一类形状的先验，并能够补全部分形状。其关键思想

2021-09-06 21:32:48 98

翻译论文阅读SOE-Net: A Self-Attention and Orientation Encoding Network for Point Cloud based Place Recogniti

摘要：我们解决了点云数据的位置识别问题，引入了自注意和方向编码网络(SOE-Net)，充分利用点之间的关系，并将远距离上下文融合到点局部描述符中。在PointOE模块中捕获来自8个方向的每个点的局部信息，而局部描述符之间的远距离特征依赖则通过自注意单元捕获。此外，我们提出了一种新的损失函数，称为Hard Positive Hard Negative quadruplet loss (HPHN quadruplet)，它比常用的度量学习损失具有更好的性能。在各种基准数据集上的实验表明，该网络的性能优于当前最

2021-09-06 20:41:46 416

原创 nanoflann使用中遇到的坑

记录使用nanoflann时候的坑nanoflann库的中文博客介绍 nanoflann中文博客:nanoflann库的英文介绍 nanoflann的github:对nanoflann的使用评价优点：及其轻量化：，只用将极少代码问价copy到现有项目中即可实现KNN搜索；简单易学： github上贴心的提供了实例代码，轻松上手；**功能强大：**实现多个空间的近邻搜索，对L1，L2，SO2和SO3空间进行距离度量；缺点：实例代码容易引起歧义：没有对输入和输出参数的具体描述，很容

2021-08-30 22:17:42 1861 2

原创 ICP、Point-to-plane ICP、GICP以及VGICP方法介绍

ICP、Point-to-plane ICP、GICP以及VGICP方法介绍引言如有错误或需完善部分请留言，有最新的论文烦请留言告知，会进一步完善，感谢支持。这篇博客系统的介绍ICP（iterative closest point）算法及其部分衍生算法，包含的衍生算法有point to plan ICP，GICP(generalized ICP)和VGICP(voxelized generalized ICP)，这三种衍生算法均是对ICP损失函数或者数据关联方式方面的优化。ICPICP算法流程图：

2021-06-03 08:33:22 7553 1

原创 win10+vs2017+vcpkg 配置colmap3.6

win10+vs2017+vcpkg 配置colmap3.6配置前关键提醒vcpkg配置安装colmap依赖项CUDA安装vs2017编译colmap配置前关键提醒colmap依赖众多的c++库，且库之间有版本隔离，建议使用ubuntu配置学习colmap，如果非要使用win下的colmap，请暂时不要选择vs2019，尝试vs2019配合vcpkg未成功，vcpkg截至博客撰写时仍然有很多坑，依然选择vcpkg配置的重要原因是colmap依赖众多，配置错误无法确定是否为库间版本隔离导致。vcpkg配

2021-05-18 21:15:53 1857

转载线性代数通俗的理解奇异值以及与特征值的区别

【转】线性代数通俗的理解奇异值以及与特征值的区别奇异值分解，就是把矩阵分成多个“分力”。奇异值的大小，就是各个“...

2019-08-17 14:52:48 3460 2

xuershuai的博客