点云匹配与配准（8）

点云匹配与配准（8）

点云配准的基本流程：

提取关键点---计算特征描述子---计算坐标及位置的相似度---去除噪声对配准的干扰---刚体变换

迭代最近点算法（ICP）

//头文件
#include 
#include 
#include 
#include 

//输入输出数据
pcl::PointCloud::Ptr cloud_in(new pcl::PointCloud);
pcl::PointCloud::Ptr cloud_out(new pcl::PointCloud);

pcl::IterativeClosetPoint icp;
icp.setInputCloud(cloud_in);
icp.setInputTarget(cloud_out);

//设置配准时的参数阈值
icp.setTransformationEpsilon(1e-5); //迭代收敛条件
icp.setMaxCorrespondenceDistance(0.1); //点对间最大距离为10cm
icp.setMaximumIterations(10); //最大迭代次数

//执行icp配准
pcl::PointCloud Result;
icp.align(Result);

//输出转换矩阵
cout << icp.getFinalTransformation() << endl;

正态分布变换算法（NDT）--更适用于大型点云配准

//头文件
#include 

//创建NDT对象
pcl::NormalDistributionTransform ndt;
ndt.setTransformationEpsilon(0.01); //迭代终止条件
ndt.setStepSize(0.1); //最大步长
ndt.setResolution(1.0); //网格分辨率
ndt.setMaximumIterations(50); //最大迭代次数

ndt.setInputCloud(cloud1);
ndt.setInputTarget(cloud2);

//初始变换矩阵
Eigen::AngleAxisf init_rotation(0.6931,Eigen::Vector3f::UnitZ());
Eigen::Translation3f init_translation(1.79387,0.720047,0);
Eigen::Matrix4f init_guess = (init_translation * init_rotation).matrix();

//执行变换
ndt.align(*result,init_guess);