介绍
- MIT出品,发表在顶刊 TRO 上
- Paper: TEASER: Fast and Certifiable Point Cloud Registration
- Github: https://github.com/MIT-SPARK/TEASER-plusplus 1.1K star
- Guide: https://teaser.readthedocs.io/en/latest/index.html
- YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=xib1RSUoeeQ
点云配准分类
Teaser++
概要
- TEASER将缩放、旋转和平移解耦,并使用截断最小二乘法求解。
- 尺度估计——自适应投票
- 旋转估计——半定松弛
- 平移估计——自适应投票
- 代码并行计算实现显著的性能增益
应用案例
-
Object Pose Estimation
-
RGB-D Scan Matching
优点
- SOTA性能,对超过 99% 的异常值具有鲁棒性
- 在毫秒内运行,是目前最快的鲁棒配准算法(经测试,速度是Super4PCS的1/10)
- 鲁棒性非常好,可以解决没有对应关系的问题,远远超过ICP
- 支持Python(Pybind11)、Matlab和ROS API
性能
在 bunny 数据集上进行测试。
环境配置
- 修改 CMakeLists.txt 文件:
option(BUILD_TEASER_FPFH "Build TEASER++ wrappers for PCL FPFH estimation." ON) # 从 OFF 修改为 ON
find_package(PCL 1.12 QUIET REQUIRED COMPONENTS common io features kdtree) # 修改为自己的 PCL 版本,我的是 1.12
- 接下来按照官方给出的命令安装即可:
sudo apt install cmake libeigen3-dev libboost-all-dev
git clone https://github.com/MIT-SPARK/TEASER-plusplus.git
cd TEASER-plusplus && mkdir build && cd build
cmake .. && make
sudo make install
sudo ldconfig
cd .. && cd examples/teaser_cpp_ply && mkdir build && cd build
cmake .. && make
./teaser_cpp_ply
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