技术栈

平面拟合

点云SLAM
3 个月前
c++·线性代数·平面·最小二乘法·平面拟合·pca算法
C++ 平面拟合原理和最小法实现示例平面拟合算法的核心目标是从三维空间中的一组离散点中找到最优拟合平面,使得这些点到该平面的垂直距离之和最小。以下是平面拟合的详细原理及实现方法:
云端舞步
6 个月前
svd·平面拟合·直线拟合·激光雷达定位与建图
激光雷达定位与建图-拟合问题本篇文章介绍如何在点云中提取线段和平面。给定一组由N个点组成的点云 X = { x 1 , ⋯   , x n } X =\left \{x_{1}, \cdots , x_{n} \right \} X={x1,⋯,xn} ,其中每个点取三维欧式坐标 x k x_{k} xk,寻找一组平面参数n,d,使得: n T x k + d = 0 n^{T}x_{k} + d = 0 nTxk+d=0 其中:n为法向量,d为截距。 在给出的一组点云数据,满足上述平面方程,且误差最小,于是可直接用最小二乘求解。
微小冷
2 年前
python·numpy·优化·最小二乘法·平面拟合·线性最小二乘法
python用最小二乘法实现平面拟合平面方程可写为A x + B y + C z + D = 0 Ax+By+Cz+D=0 Ax+By+Cz+D=0