<p id="main-toc"><strong>目录</strong></p> 讯享网
1 原理介绍
2 数学公式推导
2.1 平方误差：
2.2 均方误差：
2.3 均方根误差：
3 计算流程
4 示例代碼
均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE）是评估点云配准质量的一个常用指标。它衡量了两个点集之间的平均误差，提供了点云之间误差的一个统计度量。
RMSE是两个点集之间的误差的平方和的均值的平方根。对于两个点云 A 和 B，假设已经通过某种方法（如ICP算法）进行了配准，可以通过计算RMSE来评估配准效果。
给定两个点云 A={a1,a2,…,an}和 B={b1,b2,…,bn}，其中 n 是点的数量，RMSE公式为：
其中 ∥ai−bi∥表示欧氏距离。
对于每一对对应点 ai 和 bi，计算它们之间的欧氏距离平方：
将所有的平方误差求平均：
对均方误差取平方根：
- 输入：获取两个已配准的点云数据集 A 和 B。
- 计算误差：
- 对于每对对应点 (ai,bi)，计算它们之间的距离平方。
- 累加所有的平方误差。
- 求平均误差并取平方根：将累加的平方误差除以点的总数量得到MSE，然后对MSE取平方根得到RMSE。
讯享网
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请联系我们，一经查实，本站将立刻删除。
如需转载请保留出处：https://51itzy.com/kjqy/172737.html