### 实现
点云粗配准的开源代码
对于
点云粗配准的任务，存在多种方法和技术可以用于实现这一目标。一种常见的策略是基于特征
匹配的方法，在这种方法中，算法会提取并描述来自两个不同视角下的几何特征，随后通过这些特征之间的对应关系来估计变换矩阵。
#### 基于NDT
(Normal Distributions Transform) 的
粗配准
NDT 是一种广泛应用于自动驾驶车辆中的高效
点云配准技术。它将空间划分为多个单元格，并假设每个单元格内的点服从高斯分布。之后利用最大似然估计求解最优刚体运动参数[^1]。
```cpp
// PCL NDT Example Code Snippet
#include <pcl/registration/ndt.h>
...
typename pcl::NormalDistributionsTransform<PointType, PointType>::Ptr ndt
(
new pcl::NormalDistributionsTransform<PointType, PointType>
());
ndt->setResolution
(resolution);
ndt->setStepSize
(step_size);
ndt->setOulierRatio
(outlier_ratio);
Eigen::Matrix4f init_guess = Eigen::Matrix4f::Identity
();
ndt->align
(*output_cloud, init_guess); // Perform alignment.
std::cout << "Result:" << std::endl;
std::cout << output_cloud->size
() << " aligned points." << std::endl;
```
此段
C++代码展示了如何使用PCL库中的`NormalDistributionsTransform`类来进行
点云间的初步对齐操作。这里设置了一些重要的超参数如分辨率
(`resolution`)、步长
(`step_size`)以及异常值比率
(`outlier_ratio`)等，它们会影响最终的结果质量与计算效率。
#### 使用
Open3D 库进行ICP预处理后的
粗配准
另一种流行的选择是采用迭代最近点法（Iterative Closest Points, ICP），但在实际应用之前通常还需要做一次快速而
粗糙的初始对齐过程。这可以通过随机采样一致性
(SAC-IA) 或者全局优化框架GlobalRegistration完成。
```python
import
open3d as o3d
def preprocess_point_cloud
(pcd, voxel_size):
pcd_down = pcd.voxel_down_sample
(voxel_size)
radius_normal = voxel_size * 2
pcd_down.estimate_normals
(
o3d.geometry.KDTreeSearchParamHybrid
(radius=radius_normal, max_nn=30))
return pcd_down
source = o3d.io.read_point_cloud
("data/cloud_bin_0.ply")
target = o3d.io.read_point_cloud
("data/cloud_bin_1.ply")
voxel_size = 0.05
source_down = preprocess_point_cloud
(source, voxel_size)
target_down = preprocess_point_cloud
(target, voxel_size)
result_
ransac = o3d.registration.registration_
ransac_based_on_feature_matching
(
source_down, target_down,
o3d.FastGlobalRegistrationOption
(maximum_correspondence_distance=0.07),
estimation_method=o3d.TransformationEstimationPointToPoint
())
print
(result_
ransac.transformation)
```
上述Python脚本说明了怎样借助
Open3D工具包执行从原始
点云到降采样的
准备阶段，再到最后调用
RANSAC算法得到较为可靠的初值转换矩阵的过程。
本文展示了如何使用Open3D库中的RANSAC算法进行点云粗配准，通过C/C++编写代码加载点云数据，创建RANSAC配准对象，并输出配准结果的刚性变换矩阵。适用于计算机视觉和几何处理中的点云对齐任务。
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