特征点采样一致性优化的ICP算法改进——基于PCL的点云配准方法

特征点采样一致性优化的ICP算法改进——基于PCL的点云配准方法

摘要：

点云配准是三维重建和目标识别中的关键技术之一。采用传统的最近点匹配算法，例如迭代最近点（Iterative Closest Point, ICP），在噪声和局部最小值等问题的影响下，容易陷入局部最优，并且对初始匹配结果敏感。为了提高配准的鲁棒性和准确性，本文提出了利用特征点采样一致性改进ICP算法的方法。该方法通过引入特征点的采样一致性约束，改善了ICP算法的配准结果。

关键词：点云配准，ICP算法，特征点，采样一致性，PCL

1. 引言

点云配准是将多个视角或时间段获取的点云数据进行对齐，以提供更准确的三维模型或目标识别。在点云配准中，ICP算法是一种经典的迭代最近点匹配算法，被广泛应用于各种领域，如机器人导航、三维重建和虚拟现实等。然而，传统的ICP算法存在着一些问题，如对初始匹配结果敏感、易受噪声和局部最小值的影响等。

为了克服传统ICP算法的问题，本文提出了一种基于PCL（Point Cloud Library）的改进方法，利用特征点采样一致性进行配准优化。在ICP算法的基础上，引入了特征点的选取和采样一致性约束，通过优化特征点的匹配过程，提高了点云配准的准确性和鲁棒性。

2. 相关工作

2.1 ICP算法

ICP算法是一种迭代的最近点匹配方法，通过寻找两个点云之间的最佳刚体变换，使得它们之间的距离最小化。ICP算法包括初始对应点选择、误差度量和变换优化三个步骤。然而，传统的ICP算法容易陷入局部最优，并且对初始匹配结果较为敏感。

2.2 特征点

特征