点云配准

Point Cloud Registration常用

求一个旋转加平移，把两份点云对齐到同一个坐标系里。

点云配准是求一个空间变换，把源点云对齐到目标点云上；刚性配准只含旋转和平移，非刚性配准还允许形变。从不同视角或不同时刻扫描同一场景，各帧坐标系不同，要拼出完整模型、在激光里程计中估计机器人移动了多少（此时常叫扫描匹配），或把物体模型对到观测点云上求位姿，都要做配准。常见流程分两步：先用 FPFH 等局部特征找对应点、配合 RANSAC 剔除错配做全局粗配准；再用迭代最近点（ICP）精配准，它反复「找最近点、解最优变换」，但依赖较好的初值，否则会陷入局部最优。Open3D 的 ICP 会同时给出重叠比例 fitness 和内点均方根误差，用来判断结果好坏。