news 2026/4/23 20:44:12

相交多个 3D 线段(最近点)

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张小明

前端开发工程师

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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我们现在可以将其代回射线参数化,来恢复点p

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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。

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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。

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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

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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。

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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。

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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:

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因此,最接近所有射线的 3D 点可以通过求逆A来获得。

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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!

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