本文探讨如何使用PCL实现鲁棒的刚性目标姿态估计，包括基于法线、特征描述子和配准的方法，为点云处理提供解决方案。
PCL 鲁棒姿态估计中的刚性目标
随着计算机视觉和三维感知技术的不断发展，对于鲁棒姿态估计的需求越来越迫切。姿态估计是指通过对物体的几何形状或外观进行分析，推断出物体在三维空间中的方位和姿态。而在点云处理领域，点云库（Point Cloud Library，简称 PCL）以其强大的功能和易用性成为了广泛应用的工具。
本文将探讨如何使用 PCL 实现鲁棒的刚性目标姿态估计。我们将介绍基本的方法原理，并提供相应的源代码。
首先，我们需要加载点云数据并进行预处理。以下是一个简单的示例代码：
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
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