FastGICP：高效点云配准算法集合

FastGICP：高效点云配准算法集合

fast_gicp A collection of GICP-based fast point cloud registration algorithms 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fast_gicp

项目基础介绍和主要编程语言

FastGICP 是一个开源项目，专注于提供基于广义迭代最近点（GICP）算法的高效点云配准解决方案。该项目主要使用 C++ 和 CUDA 编程语言，结合了多线程和 GPU 加速技术，以实现快速的点云配准。

项目核心功能

FastGICP 项目包含多种基于 GICP 的快速点云配准算法，具体包括：

1. FastGICP：多线程 GICP 算法，适用于多核处理器，能够实现约 40 FPS 的配准速度。
2. FastGICPSingleThread：针对单线程优化的 GICP 算法，适用于单核处理器，能够实现约 15 FPS 的配准速度。
3. FastVGICP：多线程和体素化 GICP 算法，结合了体素化和多线程技术，能够实现约 70 FPS 的配准速度。
4. FastVGICPCuda：CUDA 加速的体素化 GICP 算法，利用 GPU 加速，能够实现约 120 FPS 的配准速度。
5. NDTCuda：CUDA 加速的 D2D NDT 算法，能够实现约 500 FPS 的配准速度。

这些算法都具有 PCL（点云库）注册接口，可以作为 PCL 中 GICP 的直接替代品使用。

项目最近更新的功能

最近，FastGICP 项目发布了一个新的更快的库，名为 small_gicp。这个新库在保持最小依赖性和简洁接口的同时，比 FastGICP 快两倍。此外，项目还增加了以下功能：

1. Python 绑定：提供了 Python 绑定，使得用户可以在 Python 环境中使用 FastGICP 算法。
2. CUDA 支持：进一步优化了 CUDA 加速的实现，提升了 GPU 加速算法的性能。
3. 多线程优化：对多线程算法进行了优化，减少了线程间的竞争，提高了整体配准速度。
4. 体素化优化：改进了体素化算法的实现，减少了内存占用，提高了算法的稳定性和鲁棒性。

通过这些更新，FastGICP 项目在保持高效性的同时，进一步提升了易用性和灵活性，适用于更多场景下的点云配准需求。

fast_gicp A collection of GICP-based fast point cloud registration algorithms 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fast_gicp