pcl ndt，koide3/ndt_omp, autoware ndt_gpu的效率对比

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• 1. pcl ndt
• 2. ndt_omp
• 3. ndt_gpu

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1. pcl ndt

简介：

pcl官方提供的ndt。

环境需求：

1. 需要编译安装pcl-1.8.1或以上版本。

使用方法：

参照官方样例程序 Point Cloud Library (PCL)

参数设置：

普通参数配置

resolution=1.0 // ndt网格大小为1立方米

epsilon=0.01 // 精度为1厘米

maxIterations=100 // 最大迭代次数

stepSize=0.1 // 步长

测试数据：

2帧点云，降采样后都是1万个点。

测试结果：

配准时间：3.98秒。

2. ndt_omp

简介：

koide3/ndt_omp。继承自pcl ndt，并做了多线程等优化。参考：koide3/ndt_omp

环境需求：

1. 需要编译安装pcl-1.8.1或以上版本。因为ndt_omp是继承自pcl ndt的。

使用方法：

1. 将include/pclomp目录复制到你的include目录下，将src/pclomp目录复制到你的src目录下。

2. 在CMakeLists.txt中需要有支持PCL的代码（同pcl ndt），并需增加以下代码

find_package(OpenMP)

if (OPENMP_FOUND)

set (CMAKE_C_FLAGS "${CMAKE_C_FLAGS} ${OpenMP_C_FLAGS}")

set (CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} ${OpenMP_CXX_FLAGS}")

endif()

include_directories(include)

add_library(ndt_omp src/pclomp/voxel_grid_covariance_omp.cpp src/pclomp/ndt_omp.cpp src/pclomp/gicp_omp.cpp)

add_dependencies(align ndt_omp) #这里的align改成你的app

target_link_libraries(align ${PCL_LIBRARIES} ndt_omp) #这里的align改成你的app

3. 在.cpp文件中需要有支持PCL ndt的头文件包含（同pcl ndt），并需增加以下头文件包含

#include <pclomp/ndt_omp.h>

4. 声明ndt_omp对象，并用它来执行align()，具体可参照官方样例程序align.cpp。

pclomp::NormalDistributionsTransform<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ>::Ptr ndt_omp(new pclomp::NormalDistributionsTransform<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ>());

参数设置：

普通参数配置 resolution epsilon maxIterations stepSize都和pcl ndt相同。

注意：stepSize=0.1不要变它。改成0.4会在直线行驶时加快匹配速度，但在转弯时容易匹配错误。

独特参数配置

sear_methods=pclomp::DIRECT7 // 这个最快最好（其他的参数都是有特殊场景的用途）

setNumTreads(omp_get_max_threads()) // 使用能使用到的最多的线程（线程越多越快）

测试数据：

同pcl ndt。

测试结果：

配准时间：112毫秒。

3. ndt_gpu

简介：

CPFL/Autoware中间的一个独立子模块。参考：CPFL/Autoware

环境需求：

1. 需要编译安装cuda9.0

注意，用下列方法检测自己安装的是否正确：

查看GPU型号 lspci | grep -i nvidia

查看NVIDIA驱动版本 sudo dpkg --list | grep nvidia-*

产看CUDA版本号 nvcc --version 得到9.0

使用方法：

1. 先下载Autoware，并将ndt_gpu这个独立模块编译通过（注意要编译release的版本）。得到lib_ndt_gpu.so（release版本1.1MB）。

2. 将ndt_gpu/inlude目录复制到你的include目录下，将lib_ndt_gpu.so复制到你的lib目录下。

3. 在CMakeLists.txt中增加以下代码

f

ind_package(CUDA)

if (CUDA_FOUND)

add_definitions(-DCUDA_FOUND)

include_directories(include)

link_directories(lib)

endif ()

...

if (CUDA_FOUND)

target_link_libraries(align ndt_gpu) #这里的align改成你的app

endif ()

3. 在.cpp文件中增加以下头文件包含

#ifdef CUDA_FOUND

#include <ndt_gpu/NormalDistributionsTransform.h>

#endif

4. 声明gpu_ndt对象，并用它来执行align()，具体可参照样例程序 CPFL/Autoware

参数设置：

普通参数配置 resolution epsilon maxIterations stepSize都和pcl ndt相同。

测试数据：

同pcl ndt。

测试结果：

配准时间：190毫秒。