PCL ICP配准【点到点】（Registration_ICP）

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注意：ICP配准为最常用的精配准方法，需掌握原理及代码。

ICP配准即不停的迭代计算两点云之间相应点对的最小距离，如果点对之间的距离小于某个阈值或者达到最大迭代次数，即停止计算。

1.点云配准

1.1 点云配准解释

在实际点云处理过程中，由于被测物体尺寸过大，物体表面被遮挡或者三维扫描设备的扫描角度等因素，单次扫描往往得不到物体完整的几何信息。因此，对于多次在不同视角即不同参考坐标下扫描得到的两组或者多组点云进行合并，统一到统一坐标系下，还原原始完整点云信息，即为点云配准。

1.2 刚性变换矩阵

点云配准一般通过对各输入点云进行一定的旋转和平移变换（不包括形变），以将不同坐标系下的两组或者多组点云数据统一到同一参考坐标系下。

由于不包含形变，因此该类只包含平移和旋转的变换矩阵即为刚性变换矩阵。

1.2.1 刚性变换矩阵之平移矩阵

刚性变换由平移和旋转两个矩阵构成。其中平移矩阵即将点云从一个位置移动到另一个位置的矩阵：

平移矩阵通过向量t=(tx,ty,tz)对点云进行平移操作。

写为Eigen常用的4X4矩阵形式为：

1.2.2 刚性变换矩阵之旋转矩阵

旋转矩阵即为对点云进行位姿旋转的矩阵：

我们假设三个旋转矩阵 Rx(Θ)、Ry(Θ)、Rz(Θ)分别表示将物体绕x,y,z轴进行旋转。