【论文复现】——结合八叉树和最近点迭代算法的点云配准

一、论文概述

1、摘要

  针对最近点迭代算法的局限性造成的点云配准效率低下问题,该文对最近点迭代算法在点云配准中的应用进行了研究,并针对算法的局限性进行了改进。先利用八叉树结构求得点云数据的重叠区域,然后在重叠区域利用最近点迭代算法对点云数据进行精确配准,提出了基于八叉树结构建立点云重叠区域的最近点迭代配准方法。通过实例数据对该方法进行验证,结果表明:本文方法能够提高配准精度,缩短配准时间。

2、参考文献

结合八叉树和最近点迭代算法的点云配准 测绘科学

二、代码实现

#include<ctime>
### 关于点云论文复现的方法与代码 #### FastGlobalRegistration 的 GitHub 链接论文 对于想要了解 `FastGlobalRegistration` 点云算法的读者来说,可以访问其官方GitHub仓库获取最新版本的源码以及详细的文档说明[^1]。此外,在该算法对应的学术论文中也提供了理论背景技术细节。 #### Go-ICP 实现的具体步骤 另一种流行的点云方法是基于迭代最近点 (Iterative Closest Point, ICP) 变体之一 —— Go-ICP。为了在本地环境中重现此技术的效果: - **下载并置项目** - 获取原始作者发布的资源包后解压至目标位置;无需额外安装第三方库支持即可完成初步搭建工作。 - **创建 Visual Studio 解决方案** - 把上述提取出来的C++单元加入新建立的应用程序框架下,并确保它们被正确关联起来以便后续编译过程顺利进行。 - **调整输入参数** - 修改入口函数内的变量定义来适应特定应用场景下的需求变化,比如指定参与运算的对象集合大小或者路径指向等信息。 - **优化性能表现** - 注意到构建三维距离场这一步骤占据了整个处理周期中的绝大部分耗时,因此考虑采取措施加速这一环节可能是提高效率的关键所在。 - **兼容不同格式的数据集** - 原始实现仅接受纯文本描述形式作为输入接口标,但实际应用中更常见的是PCD文件类型。为此建议修改现有解析逻辑以更好地满足多样化的使用场景要求[^2]。 ```cpp // 示例:自定义 PCD 文件加载器片段 #include <pcl/io/pcd_io.h> bool LoadPointCloudFromPCD(const std::string& filename, pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud){ if(pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>(filename,*cloud)==-1){ //* 加载失败返回false */ return false; } return true; // 成功则返回true } ``` 通过以上介绍可以看出,无论是采用哪种具体的实施方案来进行点云的研究探索活动,都需要仔细阅读相关资料并且灵活运用编程技巧解决问题。
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