ICP配准MATLAB实践：点云配准方法解析

在三维点云处理领域中，点云配准是一项关键任务，旨在找到多个点云之间的刚体变换，使得它们能够对齐或匹配。其中，最经典和广泛应用的方法之一是迭代最近点（Iterative Closest Point，简称ICP）算法。本文将介绍ICP算法的原理，并提供MATLAB源代码实现。

ICP算法通过迭代的方式，逐步优化刚体变换，以最小化参考点云和目标点云之间的平均嵌套欧氏距离。下面是ICP算法的主要步骤：

第一步：初始化

1. 载入参考点云集合P和目标点云集合Q。
2. 随机选取一个初始变换矩阵T。

第二步：点对应与最近邻搜索

1. 将目标点云Q通过当前变换矩阵T进行变换得到Q’。
2. 对于参考点云P中的每个点p，找到Q’中与之最近的点q。
3. 建立p和q之间的点对应关系。

第三步：计算刚体变换

1. 基于建立的点对应关系，计算当前变换矩阵T的最小二乘解。
2. 更新T为新的刚体变换矩阵。

第四步：收敛判断

1. 判断当前变换矩阵T与上一次迭代的变换矩阵之间的差异是否小于设定阈值。
2. 若满足收敛条件则跳转到第五步，否则返回第二步。

第五步：输出结果

1. 输出最终收敛后的变换矩阵T。
2. 可选地，将参考点云P通过变换矩阵T进行变换得到与目标点云Q对齐的点云P’。

下面是MATLAB源代码实现ICP算法的示例：