基准点定位-精度测试
1 撰写了精度测试程序两部分第一部分为图像采集，图像采集的程序无需赘述；第二部分为基准定位。
2 基准定位的程序写了两个版本，一个是无调平，依赖于自身的相机坐标系；一个是有调平，可以在参考面重新生成坐标系。
无调平算法流程：图像采集 - 点云预处理获取目标点云 - 选提炼参考地面点云 - 观察地面点云姿态(基于相机坐标系) – 以地面点云的质心坐标对目标点云进行分割 - 法线筛选 – 角点计算 – 场景和角点的可视化 。
算法时间：
图像采集 平均一张图1.29s；读图分割获取目标点云 0.1s； 提炼获取地面点云0.28s- 地面点云姿态生成以及可视化（基于相机坐标系）0.38s(取决于观察时间) – 以地面点云的质心坐标对目标点云进行分割 0.0037s - 法线筛选 0.56s – 角点计算 0.00061s – 场景和角点的可视化（取决于观察时间，一般在 1.5-2.7s）。整个算法 2.58 s，因为有两个可视化程序所以算法执行时长主要取决于观察时间。
3 考虑了无调平的算法流程，需要保证相机与地面绝对平行，这里考虑撰写一个带有调平的算法设计，其流程如下：
有调平的算法流程: 图像采集 - 读图点云预处理获取目标点云 - 筛选完成获取参考面- 观察目标点云姿态（相机坐标系） –生成基于参考面的新坐标系，对目标点云进行位姿转换 - 点云分割(箱体尺寸为阈值) - 法线筛选 – 角点计算 – 场景和角点的可视化。
难点还是在于基于参考面的新坐标系，这里我采用了moments_object_model_3d算子, 但是moment算子计算还是需要基于相机的初始位姿与地面是否绝对平行。因为此算子会自动
寻找方差变化最大的点云作为主轴方向。考虑基于质心坐标和法向量拟合光平面代替参考地面看是否可行。
4 精度测试，已经完成无调平算法下的精度测试，X轴位移的平均绝对误差(MAE)1.6278 mm， 均方根误差(RMSE)为1.9972；Y轴位移的平均绝对误差(MAE)1.8984 mm, 均方根误差(RMSE)为2.1849。Z轴（应该是受外壳影响）平均绝对误差(MAE)7.6245 mm，均方根误差(RMSE)为7.6312。
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