Итеративный алгоритм ближайших точек

Итеративный алгоритм ближайших точек (англ. Iterative Closest Point — ICP) — алгоритм, использующийся для сведения к минимуму разницы между двумя облаками точек. ICP часто используется для восстановления двухмерных (2D) или трёхмерных (3D) поверхностей из разных сканов, для определения местоположения роботов и планирования оптимального их пути (особенно когда одометрия колеса ненадежна из-за скользкого ландшафта), регистрации модели кости и т.д.

Алгоритм концептуально прост и часто используется в режиме реального времени. Он многократно применяет преобразования (смещение, вращение) необходимые для сведения к минимуму расстояние между точками из двух необработанных сканов.

Входы: точки из двух необработанных сканов, первичная оценка трансформации, критерии для остановки итерации.

Результат: совершенное преобразование.

По существу эти шаги алгоритма являются:

1. Связка точек по критерию ближайшего соседа.
2. Оценка параметров преобразования с помощью функции среднеквадратичной стоимости.
3. Преобразования точек с помощью оценочных параметров.
4. Многократные итерации (заново связывая точки и так далее).

См. также

• MeshLab — инструмент обработки сетки c открытым исходным кодом, который включает GNU GPL-реализацию ICP-алгоритма.
• CloudCompare — инструмент для обработки точек и моделей с открытым исходным кодом, который включает в себя реализацию алгоритма ICP.
• Point Cloud Library — библиотека для работы с облаком точек с открытым исходным кодом, предназначенная для обработки 3D геометрии и n-мерного облака точек. Она включает в себя несколько вариантов алгоритма ICP.

Ссылки

• ICP для регистрации свободной формы кривых и поверхностей (1992 год) (Zhengyou Zhang)
• Дифференцирование ICP уравнений
• Эффективных варианты ICP алгоритмов
• Конечный ICP метод в Matlab
• ICP метод в Matlab
• ICP метод в C++