PCL目标函数对称的ICP算法

ICP（Iterative Closest Point）算法是一种常用的点云配准方法，用于将两个点云之间的对应点对齐。在PCL（Point Cloud Library）中，提供了对称的ICP算法，它采用了目标函数对称的方式，能够更好地处理不对称的点云配准问题。

ICP算法的目标是最小化两个点云之间的距离，通过迭代的方式逐步优化对应点的匹配关系。传统的ICP算法使用了点到点的距离度量，即最小化对应点之间的欧氏距离。这种方式对于对称的点云配准问题效果较好，但对于不对称的情况下效果较差。

PCL中的对称ICP算法引入了目标函数对称的思想，通过最小化两个点云之间的距离和它们的互逆距离之和，来优化点云的配准结果。具体而言，对于点云A和B，定义距离度量函数d(A,B)为A中所有点到B的最短距离的平均值，同样定义d(B,A)为B中所有点到A的最短距离的平均值。对称ICP算法的目标函数即为d(A,B) + d(B,A)的最小化。

下面是一个示例代码，展示了如何使用PCL中的对称ICP算法进行点云配准：

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