【検証】pytorchの最適化関数で点群の位置合わせをしてみる その1 - Qiita

はじめに 最近pytorchを覚えたので遊んでみます。 やることとしては、点群の位置合わせです。 目的としては、icpは局所解に陥りがちなイメージが個人的にはありますが、 pytorchの最先端な最適化関数なら結構いい線行くんじゃね？ というふわっとした期待の元やってみます。 流れは以下の通りです。 for 点群Bの各ポイント 1.変換行列$P = [R|t]$を定義する。 このパラメータの最適化を行うことで位置合わせをする。 2.点群の最近傍を計算し、最も近いポイントの組を取得する。 3.変換行列$P$を適用した点群Bのポイントと、 点群Aの最近傍のポイント、この2つを損失関数で評価する。 4.最適化処理 最適化された変換行列$P$を適用してもう一度1から実行 import copy import numpy as np import open3d as o3d import rando