Algoritmo iterativo de puntos más cercanos

El algoritmo  iterativo del punto más cercano ( ICP ) es un algoritmo utilizado para minimizar la diferencia entre dos nubes de puntos . ICP se usa a menudo para reconstruir superficies bidimensionales (2D) o tridimensionales (3D) a partir de diferentes escaneos, para determinar la ubicación de los robots y planificar su ruta óptima (especialmente cuando la odometría de las ruedas no es confiable debido a un terreno resbaladizo), para registrar un modelo de hueso , etc.

El algoritmo es conceptualmente simple y se usa a menudo en tiempo real . Aplica repetidamente las transformaciones (desplazamiento, rotación) necesarias para minimizar la distancia entre los puntos de dos escaneos sin procesar.

Entradas: puntos de dos escaneos sin procesar, puntaje de transformación inicial, criterios para detener la iteración.

Resultado: transformación perfecta.

Esencialmente, estos pasos del algoritmo son:

1. Montón de puntos por criterio de vecino más cercano .
2. Estimación de los parámetros de transformación usando la función de costo cuadrático medio.
3. Transformaciones de puntos utilizando parámetros estimados.
4. Múltiples iteraciones (reconectar los puntos, etc.).

Véase también

• MeshLab es una herramienta de procesamiento de mallas de código abierto que incluye la implementación GNU GPL del algoritmo ICP.
• CloudCompare es una herramienta de procesamiento de modelos y puntos de código abierto que incluye una implementación del algoritmo ICP.
• Point Cloud Library es una biblioteca de nubes de puntos de código abierto para procesar geometría 3D y nubes de puntos n-dimensionales. Incluye varias variantes del algoritmo ICP.

Enlaces

• ICP para registro de forma libre de curvas y superficies (1992) (Zhengyou Zhang)
• Diferenciación de ecuaciones ICP
• Variantes eficientes de algoritmos ICP
• Método ICP final en Matlab
• Método ICP en Matlab
• Método ICP en C++