三维点云配准过程详解：算法原理及推导

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1 点云配准过程 就是求一个两个点云之间的旋转平移矩阵 （rigid transform or euclidean transform 刚性变换或欧式变换），将源点云(source cloud)变换到目标点云(target cloud)相同的坐标系下。 可以表示为以下的方程: 其中 就是target cloud与source cloud中的一对对应点。 而我们要求的就是其中的R与T旋转平移矩阵。 这里，我们并不知道两个点集中点的对应关系。这也就是配准的核心问题。 2 配准分为粗配准与精配准两步 粗配准就是再两个点云还差得十万八千里、完全不清楚两个点云的相对位置关系的情况下，找到一个这两个点云近似的旋转平移矩阵（不一定很精确，但是已经大概是对的了）。 精配准就是在已知一个旋转平移的初值的情况下（这个初值大概已经是正确的了），进一步计算得到更加精确的旋转平移矩阵。 这里从精配准开始讲起。 精配准的模式基本 ………………………………