PCL基于6D协方差的点云采样（covariance_sampling）

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1.原理

协方差矩阵

（1）计算点云法线。

（2）通过带有法线的点云，计算当前点云中每个点的6D协方差矩阵。

（3）对每次计算出的协方差矩阵进行特征分解，得到点云中每个点的6D主方向和形状信息。

（4）基于这些主方向和形状信息，选择具有代表性的点作为采样点。

（5）所有稳定性强、具有代表性的采样点组合成新点云，以方便进行ICP配准。

如何理解是否具有代表性：

邻近的几个点云的主方向、位姿不相似，那么它们不能被代表；

而如果邻近的几个点云的主方向、位姿均相似，那么选取其中一个代表其他点云就可以。

如下图（所有点均位置非常接近）：

以法向量举例，A点、B点即可代表其所在那一列的点的法向量信息。

2.使用场景

可用于点云IC