Question

我有2组相同对象的4个顶点，这些顶点是从3D空间中的不同位置计算出来的。像这样：

Relative to position 1:
    p0 = [10.9651660037735,  -1732.84852242907, -2077.46947601362]
    p1 = [-28.2892402763447, -1731.04816455574, -2273.71719218789]
    p2 = [168.546146377346,  -1737.13196368097, -2312.30780650516]
    p3 = [206.483925998667,  -1738.21953548907, -2116.14490306792]

Relative to position 2:
    p0 = [-322.364164317381, -1161.90839935893, -2013.94533203480]
    p1 = [-240.373482014670, -1177.43805826682, -1832.26745097626]
    p2 = [-422.125535145367, -1172.37193516593, -1749.48740754854]
    p3 = [-504.665226201976, -1158.25483667854, -1931.16712127311]

从模拟传感器接收到坐标，因此可能会有一些误差。如何计算或近似它们之间的变换矩阵？

Answer 1

如果从不同的位置和角度观看其“视图”，则形状和大小可能会有所不同。因此，您确定不涉及任何观点吗？许多测距传感器的确包含 LIDAR ， RADAR 等透视图，有些则通过处理来抵消它。那么，如果物体距离传感器更远，它的大小还是一样？

没有观点

请参阅Problem superimposing and aligning 3D triangles

这个想法是为每个对象创建转换矩阵，然后将一个矩阵转换为另一个。
视角

这更加复杂。使用配件（放宽）或使用传感器的一些先验知识（简化配件）。无论如何，如果您在“视图”中具有某些几何特征，则可以避免拟合：
- Transformation of 3D objects related to vanishing points and horizon line
一个人利用了这样的事实，即您知道任意两个垂直平面，并且在相同的高度上选择了点。您可以利用数据的类似属性（例如已知的对象大小）或在“场景”中包含标记。

此后，您只需取消投影所需的所有内容，然后继续＃1

计算3D空间中4个点之间的转换矩阵

1 个答案: