本文介绍了点云配准的重要性和PCL库中的Super4PCS算法，该算法基于采样一致性原理，用于快速估算点云间的刚性变换。通过PCL提供的API，展示了如何使用Super4PCS进行点云粗配准，包括代码示例和注意事项，强调了点云对齐在三维重建、目标识别和机器人导航等领域的应用价值。
点云是由大量离散的三维点组成的数据集，常用于表示物体的形状和结构。点云配准是将多个点云数据集对齐以获得它们之间的几何变换关系的过程，它在许多计算机视觉和机器人领域中具有广泛的应用。PCL（Point Cloud Library）是一个流行的开源库，提供了丰富的点云处理算法和工具。
在点云配准中，Super4PCS（Super-Fast Consistent Point Set Registration）算法是一种高效的粗配准算法。它基于采样一致性（sample consensus）原理，通过寻找两个点云之间的最佳匹配子集来估计它们之间的刚性变换。
以下是使用PCL实现Super4PCS算法进行点云粗配准的示例代码：
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
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