PCL 点云配准：基于全局最大一致点集的精确配准方法

点云配准是三维点云处理中的核心任务，其主要目标是将多个采集自不同视角或时间的点云数据集对齐到一个全局一致的坐标系中。在实际应用中，点云配准广泛应用于机器人导航、三维建模、目标检测等领域。本文将介绍一种基于全局最大一致点集的精确点云配准方法，并提供相应的源代码。

该方法基于点云库（Point Cloud Library, PCL），PCL 是一个功能强大的开源点云处理库，提供了丰富的点云处理算法和工具。下面我们将详细介绍基于全局最大一致点集的点云配准方法的实现步骤。

首先，我们需要导入 PCL 库，并加载需要配准的两个点云数据集。假设我们有 source_cloud 和 target_cloud 两个点云数据集，分别表示待配准的源点云和目标点云。

#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/registration/icp.h>