PCL使用SAC-IA \ICP\NDT\GICP进行点云配准

一、SAC-IA

示例：

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 

// 定义点云类型
typedef pcl::PointCloud PointCloud;
typedef pcl::PointCloud NormalCloud;
typedef pcl::PointCloud FeatureCloud;

// 读取或创建点云（PointCloud::Ptr source_cloud, target_cloud）
// ...

// 计算法线
NormalCloud::Ptr source_normals(new NormalCloud);
NormalCloud::Ptr target_normals(new NormalCloud);
pcl::NormalEstimation normal_estimation;
normal_estimation.setSearchMethod(pcl::search::KdTree::Ptr(new pcl::search::KdTree()));
normal_estimation.setKSearch(50); // 使用最近的50个点估计每个点的法线

normal_estimation.setInputCloud(source_cloud);
normal_estimation.compute(*source_normals);

normal_estimation.setInputCloud(target_cloud);
normal_estimation.compute(*target_normals);

// 计算特征
FeatureCloud::Ptr source_features(new FeatureCloud);
FeatureCloud::Ptr target_features(new FeatureCloud);
pcl::FPFHEstimation fpfh_estimation;
fpfh_estimation.setSearchMethod(pcl::search::KdTree::Ptr(new pcl::search::KdTree()));
fpfh_estimation.setRadiusSearch(0.05); // 在0.05m半径范围内搜索邻居

fpfh_estimation.setInputCloud(source_cloud);
fpfh_estimation.setInputNormals(source_normals);
fpfh_estimation.compute(*source_features);

fpfh_estimation.setInputCloud(target_cloud);
fpfh_estimation.setInputNormals(target_normals);
fpfh_estimation.compute(*target_features);

// 执行SAC-IA配准
pcl::SampleConsensusInitialAlignment sac_ia;
sac_ia.setInputSource(source_cloud);
sac_ia.setSourceFeatures(source_features);
sac_ia.setInputTarget(target_cloud);
sac_ia.setTargetFeatures(target_features);

PointCloud::Ptr aligned_source_cloud(new PointCloud);
sac_ia.align(*aligned_source_cloud);

if (sac_ia.hasConverged()) {
    // 配准成功，获取变换矩阵
    Eigen::Matrix4f transformation = sac_ia.getFinalTransformation();
    // 可以将变换矩阵应用于源点云或用于后续处理
} else {
    // 配准失败，处理失败的情况
}

二、ICP

配准部分和头文件展示

#include 
#include 
pcl::IterativeClosestPoint icp;
icp.setInputSource(source_cloud);
icp.setInputTarget(target_cloud);
pcl::PointCloud final;
icp.align(final);

三、NDT

配准部分和头文件展示

#include 
#include 
pcl::NormalDistributionsTransform ndt;
ndt.setInputSource(source_cloud);
ndt.setInputTarget(target_cloud);
pcl::PointCloud final;
ndt.align(final);

四、GICP

配准部分和头文件展示

#include 
pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint gicp;
gicp.setInputSource(source_cloud);
gicp.setInputTarget(target_cloud);
pcl::PointCloud Final;
gicp.align(Final);