news 2026/4/18 7:56:31

相交多个 3D 线段(最近点)

作者头像

张小明

前端开发工程师

1.2k 24
文章封面图
相交多个 3D 线段(最近点)

原文:towardsdatascience.com/intersect-multiple-3d-lines-closest-point-93e06b296f15?source=collection_archive---------11-----------------------#2024-03-27

寻找一批 3D 线段的交点,更像是一个最小化问题,而不是一个实际的交点测试,正如通常与两条光线做的那样。

https://medium.com/@thom01.rouch?source=post_page---byline--93e06b296f15--------------------------------https://towardsdatascience.com/?source=post_page---byline--93e06b296f15-------------------------------- Thomas Rouch

·发表于 Towards Data Science ·阅读时间:5 分钟·2024 年 3 月 27 日

https://github.com/OpenDocCN/towardsdatascience-blog-zh-2024/raw/master/docs/img/23b99afae4ea83fbbf90d039e7880ddd.png

摄影师:Baudouin Wisselmann 来自 Unsplash

1. 引言

动机

了解多个 3D 线段相交的位置在 3D 重建或增强现实等领域非常有用。例如,它帮助我们通过多视角的 2D 图像检测来三角化一个 3D 点,或者找到相机围绕物体旋转时的主要 3D 关注点。

尽管每一行可能包含一些噪音,但拥有更多的行有助于减少变异性,就像我们计算多个样本的平均值一样。

两条光线 VS 多条光线

在之前的一篇文章中,相交 3D 光线(最近点),我解释了如何使一对 3D 光线相交。但是,如果我们想让n条光线相交呢?正如我们在本文中所看到的,从两条光线到n条光线不仅仅是一个推广,它在本质上是不同的。

https://github.com/OpenDocCN/towardsdatascience-blog-zh-2024/raw/master/docs/img/1b07c39a95a5ac807f401cb8542537f5.png

两条光线相交 VS 多条光线相交 — 图由作者提供

提出一个问题本身就意味着这个问题值得被问。因此,寻找一组 3D 光线的交点,本质上暗示着这样一个共同的汇聚点的存在,即使有一些噪音。

快速提醒:从数学角度看,射线由其原点*o*和方向*d*定义。由于它是 1 维空间,射线上的任何点都可以通过与原点的正距离(或时间)*t*来进行参数化。

https://github.com/OpenDocCN/towardsdatascience-blog-zh-2024/raw/master/docs/img/b203aab18b69d9958f77df43a81e9975.png

在两条射线的情况下,我们求解每条射线在最接近的点处的参数化t1t2,然后从中判断射线是否相交,即t1>0t2>0。由于最优的t1t2可以独立计算,这种方法也允许提前停止,例如如果t1<0,则跳过t2的计算。

n条射线的情况下,我们可以假设射线相交,并直接求解 3D 交点,而不是求解每条射线上的n个最优参数化。因此,这更像是一个最小化问题,而不是一个实际的交点测试。

射线还是直线?

由于我们没有检查每条射线上的参数化,更准确地说,应该讨论直线而非射线;因此,文章的标题为直线。直线就是没有t约束的射线。

https://github.com/OpenDocCN/towardsdatascience-blog-zh-2024/raw/master/docs/img/cf400ffcbad1d9aadc8070d6c7e1efc5.png

图片由Ben Wicks提供,来自Unsplash

2. 解析解

有用的向量技巧

在深入讨论主题之前,我想快速讨论一个对我们之后非常有用的向量技巧。

通过点积来缩放向量也可以看作是矩阵-向量乘积。由于乘积运算符的结合性,项确实可以重新排列。

这将帮助我们通过突出变量c的线性关系来因式分解方程。

https://github.com/OpenDocCN/towardsdatascience-blog-zh-2024/raw/master/docs/img/c1d4319308900121a6598c77f4ebe650.png

最小化问题

交点可以定义为 3D 点x,它最小化与每条输入射线的平方距离之和。

https://github.com/OpenDocCN/towardsdatascience-blog-zh-2024/raw/master/docs/img/d403e6a27a2ff2bcc0d3e96325c0e595.png

点到直线的正交投影

从射线原点o到点x的向量可以表示为两个正交向量的和。如下面的图所示,第一个向量沿着直线从op,而第二个向量从px

一旦我们知道这个点p的坐标,即x的投影,我们就可以通过计算向量x-p的范数来推导出点x到直线的距离。

https://github.com/OpenDocCN/towardsdatascience-blog-zh-2024/raw/master/docs/img/64f27de9b05c63410518f2bef96796a2.png

点-直线距离 — 作者插图

让我们计算p

如下面的方程组所示,点p由两个关键属性定义:它属于直线(具有未知射线参数tp),并且x-p与直线正交。

https://github.com/OpenDocCN/towardsdatascience-blog-zh-2024/raw/master/docs/img/0fb7bb8ad8a1414552434596ea33ed5c.png

将射线参数化引入第二个方程中,可以得到tp的值,它是x-od的点积。

注意:我们假设射线方向d已经被归一化。

https://github.com/OpenDocCN/towardsdatascience-blog-zh-2024/raw/master/docs/img/1c44f02776cff66034693bcfb45907a9.png

我们现在可以将其代回射线参数化,来恢复点p

https://github.com/OpenDocCN/towardsdatascience-blog-zh-2024/raw/master/docs/img/06e5b5e3e9e225349ed2706a4bd4dffd.png

前面提到的向量技巧在这里很有用,可以强调关于x-o的线性关系,这将有助于因式分解。

https://github.com/OpenDocCN/towardsdatascience-blog-zh-2024/raw/master/docs/img/7b04856deed4550341f6d8420785b00a.png

点-线距离

如前所述,点-线距离现在可以通过计算x-p的范数来得到。注意到x-o中的优美因式分解。

https://github.com/OpenDocCN/towardsdatascience-blog-zh-2024/raw/master/docs/img/027e5ab503c42eef4076e4784444edd0.png

损失函数

点-线距离公式为我们提供了我们想要最小化的损失函数L

https://github.com/OpenDocCN/towardsdatascience-blog-zh-2024/raw/master/docs/img/c9728f659328ff17ac5550964f64766e.png

x-o中的因式分解使得我们可以很容易地推导出它相对于x的梯度。

https://github.com/OpenDocCN/towardsdatascience-blog-zh-2024/raw/master/docs/img/a7e5da2ad869b81e396dbaad7c533648.png

现在可以通过确定梯度为零的点来获得这个凸损失函数的最小值。

https://github.com/OpenDocCN/towardsdatascience-blog-zh-2024/raw/master/docs/img/e9a31697717faecae4cc637d755618af.png

最终我们得到一个线性3x3方程组Ax=b,其中矩阵A和向量b的定义如下:

https://github.com/OpenDocCN/towardsdatascience-blog-zh-2024/raw/master/docs/img/184740c7a3c7faa5ffe524f5425ef3dd.png

因此,最接近所有射线的 3D 点可以通过求逆A来获得。

https://github.com/OpenDocCN/towardsdatascience-blog-zh-2024/raw/master/docs/img/472bb130b9bc6c9d2050a35ad7d6d48f.png

结论

最小二乘法最小化通常可以简化为一个普通的正态方程,其中伪逆矩阵用于将n个观测值聚合成一个方阵可逆矩阵。

值得一提的是,我们在这里并不需要伪逆,因为矩阵的平方形状自然地来源于射线方向外积的和。

希望你喜欢阅读这篇文章,并且它能为你提供更多关于如何求交多条 3D 射线的见解!

版权声明: 本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。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。如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系邮箱:809451989@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!
网站建设 2026/4/16 17:36:58

SMBus协议入门必看:基本概念与通信原理通俗解释

SMBus协议详解&#xff1a;从零理解系统管理总线的工作原理你有没有遇到过这样的情况——在调试一块服务器主板时&#xff0c;温度传感器突然不回数据了&#xff1f;或者智能电池的电量读数跳来跳去&#xff0c;毫无规律&#xff1f;如果你怀疑是硬件坏了&#xff0c;先别急着换…

作者头像 李华
网站建设 2026/4/17 8:15:24

如何快速在Windows上运行Android应用:完整指南

如何快速在Windows上运行Android应用&#xff1a;完整指南 【免费下载链接】WSA Developer-related issues and feature requests for Windows Subsystem for Android 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ws/WSA 想要在Windows电脑上体验Android应用的便利吗&…

作者头像 李华
网站建设 2026/4/17 3:44:36

Unity游戏自动翻译插件完全指南:从安装到高级配置

Unity游戏自动翻译插件完全指南&#xff1a;从安装到高级配置 【免费下载链接】XUnity.AutoTranslator 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/xu/XUnity.AutoTranslator 面对语言障碍而无法畅玩心仪的日文或韩文Unity游戏&#xff1f;XUnity Auto Translator正是你…

作者头像 李华
网站建设 2026/4/18 6:30:30

基于SpringBoot + Vue的交通感知与车路协同系统

文章目录前言一、详细操作演示视频二、具体实现截图三、技术栈1.前端-Vue.js2.后端-SpringBoot3.数据库-MySQL4.系统架构-B/S四、系统测试1.系统测试概述2.系统功能测试3.系统测试结论五、项目代码参考六、数据库代码参考七、项目论文示例结语前言 &#x1f49b;博主介绍&#…

作者头像 李华
网站建设 2026/4/17 13:19:13

使用 LangChain 和 Chainlit 将外部 API 集成到聊天机器人应用程序中

原文&#xff1a;towardsdatascience.com/integrating-an-external-api-with-a-chatbot-application-using-langchain-and-chainlit-b687bb1efe58 在本教程中&#xff0c;我们将了解如何将外部 API 集成到自定义聊天机器人应用程序中。在我之前关于构建自定义聊天机器人应用程序…

作者头像 李华