Python 点对点的ICP配准算法（同样适用于超大点云）

目录

  • 一、ICP精配准
    • 1.1 算法概念
    • 1.2 算法流程
  • 二、代码示例
  • 三、结果示例

  本教程做了算法改进，使其同样适用于超大的点云数据的配准处理。

一、ICP精配准

1.1 算法概念

  点云ICP配准（Iterative Closest Point Registration）是一种将两个或多个点云数据集对齐的算法。其工作原理是通过迭代的方式，找出一个最优的刚体变换矩阵，将一个点云数据集的点对应到另一个点云数据集上的对应点，使得两个点云之间的误差最小化。

1.2 算法流程

  为解决超大点云处理过程中，配准时间长、运行内存占用大等问题，在预处理环节独特地加入了下采样算法。首先，通过简化后的点云进行配准，输

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