PCL 算法改进：基于 RANSAC 的点云粗配准

PCL 算法改进：基于 RANSAC 的点云粗配准

概述：
在三维点云处理领域，点云的配准是一项重要任务，它用于将多个点云的坐标系进行转换，使它们在同一个全局坐标系下相对准确地对齐。随着点云数据量的增加，传统的配准算法在计算效率和配准精度方面面临挑战。因此，本文提出了一种基于 RANSAC（Random Sample Consensus）算法的改进方法，以实现更高效和可靠的点云粗配准。

RANSAC 算法简介：
RANSAC 是一种经典的参数估计方法，用于从一组有噪声的观测数据中找出最佳的模型参数。其基本思想是通过随机采样产生若干候选模型，并利用这些模型进行数据拟合和评估。最终选择拟合误差最小的模型作为最优解。原始的 RANSAC 算法通常被应用于平面、直线等简单模型的拟合问题，本文将其应用于点云的粗配准。

改进的 RANSAC 算法步骤：

1. 输入待配准的两个点云，分别为源点云和目标点云。
2. 对于每个迭代次数，随机从源点云中选择一定数量的点，形成一个候选匹配集合。
3. 根据候选匹配集合，计算刚体变换参数，如旋转矩阵和平移向量。
4. 利用计算得到的刚体变换参数将源点云进行变换，得到转换后的点云。
5. 计算转换后的点云和目标点云之间的拟合误差。
6. 如果当前拟合误差小于预设阈值，将当前刚体变换参数与最优解进行比较，更新最优解。
7. 重复执行以上步骤，直到达到预设的迭代次数或满足终止条件。
8. 返回最优解，即最佳的刚体变换参数。

改进的 RANSAC 算法源代码：