icp 算法原理是:

选取目标点云P和源点云Q,按照一定的约束条件,找到最邻近点(pi,qi),然后计算出最优R和t(旋转和平移),

使得误差函数最小,误差函数E(R,t):

                      

基本算法流程:

1、在目标点云P中选取点集pi。

2、在源点云Q中选取对应的点集qi,使得||qi-pi||==min,也就是距离最小,这里的距离为欧氏距离。

3、计算旋转R和t,使得误差函数最小。

4、此时经过步骤3的R旋转和t平移后得到新的点集pi`,pi`=Rpi+t

5、计算pi`到点集qi的平均距离d。

6、如果d小于预设的阈值或者超过了迭代的次数,则停止,否则跳到步骤2,直到满足收敛条件。

算法重点问题:

1,原始点集的采集方法:

1)均匀采样、

2)随机采样

3)法矢采样

2,确定对应的点集方法:

1)点到点

2)点到投影

3)点到面

3,计算变化矩阵:

1)四元素法

2)svd奇异值法

欧式距离:

1、二维:

2、三维

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