PCL ICP配准【点到面】（Registration_ICP）

原创 已于 2024-09-20 09:28:50 修改 · 930 阅读 · 14 ·
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#算法 #计算机视觉 #人工智能 #平面

于 2024-09-07 17:05:23 首次发布

PCL专栏目录及须知

点到点的ICP算法同点到面的ICP算法基本原理相同。只是点对点是计算源点云的点到目标点云相应点对之间的距离，点对面是计算源点云的点到目标点云相应点对所在平面之间的距离。

ICP算法解释

1.解释

ICP算法的基本思想是通过迭代的方式寻找两个点云之间的最佳刚体变换，使得它们之间的对应点之间的距离最小化。点到面的ICP算法在计算对应点之间的距离时，计算目标点云的每个点到参考点云的所在局部平面的距离，从而提高配准的准确性。

区别如下图所示：

使用点到平面（point-plane）误差度量的迭代最近点ICP算法已被证明比使用点到点（point-point）误差度量的算法收敛得更快。

2.关键函数

（1）为终止条件设置最小转换差

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PCL 点云配准 点到面ICP算法（精配准）
纵马踏花向自由
10-18 999
ICP (Iterative Closest Point) 算法是一种用于点云配准的常见方法，它通过迭代来寻找两个点云之间的刚体变换关系。本文实现了基于KD树加速的点到面ICP算法，该算法在精度配准中比点到点ICP效果更好。此算法通过使用点云的法线信息来提高点云配准的精度。
PCL 点云配准：点到面的ICP算法
ByteEchoX的博客
08-15 687
点到面的ICP算法通过利用点云表面的法线信息来进行配准，相比于传统的点对点ICP算法，它能更好地处理点云之间的旋转和尺度变化，提高配准的精度和准确性。接着，通过点云法线估计方法估计出源点云的法线信息。ICP算法的核心思想是在两个点云数据集之间寻找最佳转换矩阵，使得点云之间的距离最小化。而点到面的ICP算法则是ICP的一种改进版本，它利用点云表面的法线信息来提高配准的精度和准确性。总结而言，点到面的ICP算法是一种改进版的点云配准算法，通过利用点云表面的法线信息来提高配准的精度和准确性。
点到面点云配准（Point To Plane）算法知识详解和详细推导，C++代码实现
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点到面 ICP (Iterative Closest Point) 是在 3D 点云配准中常见的一种变体，通过最小化点到对应面（由法向量定义的局部平面）的距离来提高收敛速度和精度。
PCL 点到面的ICP算法实现点云配准（C++详细过程版）
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[1]LowKL.Linearleast-squaresoptimizationforpoint-to-planeicpsurfaceregistration[J].ChapelHill,UniversityofNorthCarolina,2004,4(10):1-3计算方法详细过程复现
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04-25 5216
其中是源点，是对应的目的点，是处的单位法线向量。该式没有解析解，我们只能使用非线性最小二乘的方法求解，为了加快求解，有研究者发现当两个输入表面之间的相对方向较小时，可以使用近似的方法来有效地求解的线性最小二乘法近似非线性优化问题。使用点到平面（point-plane）误差度量的迭代最近点 (ICP) 算法已被证明比使用点到点（point-point）误差度量的算法收敛得更快。在 ICP 算法的每次迭代中，产生最小点到平面误差的相对位姿变化通常使用标准的非线性最小二乘法来解决。多次迭代后直到算法收敛。
PCL点云处理之点面ICP配准（附代码，参数设置，实验结果）（六十七）
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计算法向，点面ICP。
PCL ICP配准【点到点】（Registration_ICP）
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注意：ICP配准为最常用的配准方法，需掌握原理及代码。注意：ICP配准为最常用的配准方法，需掌握原理及代码。
PCL ICP算法实现点云精配准【2025最新版】
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PCL1.14.1 及之前版本所实现的迭代最近点ICP算法。博客长期更新，本文最新更新时间为：2025年9月23日。
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将目标点云按照固定的分辨率划分成3d网格，并计算出每个3d网格点云的分布情况。然后计算源点云在目标点云3d网格分布的概率，以确定两点云之间的匹配关系。（1）将目标点云按照输入的分辨率划分到3d网格中，并计算每个网格的均值与协方差。（2）计算源点云中的每个点落在目标点云的3d网格中的哪个网格里。（3）通过公式计算NDT代价值，确定是否收敛。代价值公式：（4）迭代计算最优解。
ICP_点到面几何特征
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ICP fit points in data to the points in model. Fit with respect to minimize the sum of square errors with the closest model points and data points.
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在传统的点到点 ICP 中，我们直接最小化源点云和目标点云之间的欧几里德距离。然而，这种方法可能会对噪声或点云分布不均产生敏感性。在点到面的 ICP 中，算法将源点投影到目标点云的局部平面上，最小化正交于平面的距离。这样可以更加鲁棒地处理噪声，并且在某些情况下（如点云的表面较为光滑时）提高配准精度。
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### C++ 和 PCL 实现点到面的 ICP 配准 在使用 Point Cloud Library (PCL) 进行点云处理时，点到平面（Point-To-Plane, PTP）ICP 是一种常见的迭代最近点算法变体。它通过最小化点与其对应法线之间的距离来提高配准精度[^1]。 以下是基于 C++ 的 PCL 库实现点到面 ICP 配准的一个简单教程： #### 准备工作 确保已安装并配置好 PCL 库环境，并链接必要的头文件和库文件。以下是一个基本的例子展示如何设置输入数据以及执行点到面 ICP 配准过程。 ```cpp #include <iostream> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/features/normal_3d.h> #include <pcl/filters/filter.h> #include <pcl/registration/icp.h> int main() { // 加载源点云和目标点云 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr source(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr target(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("source_cloud.pcd", *source) == -1 || pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("target_cloud.pcd", *target) == -1) { std::cerr << "Error loading cloud files." << std::endl; return (-1); } // 计算法向量 pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> ne; pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>()); ne.setSearchMethod(tree); ne.setRadiusSearch(0.03); // 设置搜索半径 pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr source_normals(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>); pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr target_normals(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>); ne.setInputCloud(source); ne.compute(*source_normals); ne.setInputCloud(target); ne.compute(*target_normals); // 创建带有法向量的点云结构 pcl::PointCloud<pcl::PointNormal>::Ptr source_with_normal(new pcl::PointCloud<pcl::PointNormal>); pcl::PointCloud<pcl::PointNormal>::Ptr target_with_normal(new pcl::PointCloud<pcl::PointNormal>); concatenateFields(*source, *source_normals, *source_with_normal); concatenateFields(*target, *target_normals, *target_with_normal); // 执行点到面 ICP pcl::IterativeClosestPointNonLinear<pcl::PointNormal, pcl::PointNormal> icp; icp.setMaximumIterations(50); // 设定最大迭代次数 icp.setTransformationEpsilon(1e-9); // 转换误差阈值 icp.setEuclideanFitnessEpsilon(1e-6); // 对应点间欧氏距离阈值 icp.setInputSource(source_with_normal); icp.setInputTarget(target_with_normal); pcl::PointCloud<pcl::PointNormal>::Ptr final_aligned(new pcl::PointCloud<pcl::PointNormal>()); icp.align(*final_aligned); if (icp.hasConverged()) { Eigen::Matrix4f transformation_matrix = icp.getFinalTransformation(); std::cout << "ICP converged with fitness score: " << icp.getFitnessScore() << std::endl; std::cout << "Transformation matrix:" << std::endl; std::cout << transformation_matrix << std::endl; } else { std::cerr << "ICP did not converge!" << std::endl; } } ``` 上述代码展示了完整的流程，包括加载点云、计算法向量、组合点与法向量字段以及运行 `pcl::IterativeClosestPointNonLinear` 来完成点到面 ICP 配准[^2]。 #### 关键参数说明 - **setMaximumIterations**: 控制 ICP 算法的最大迭代次数。 - **setTransformationEpsilon**: 当两次连续变换矩阵的变化小于该值时认为收敛。 - **setEuclideanFitnessEpsilon**: 如果当前匹配结果中的平均欧式距离低于此值，则停止优化。 #### 法向量估计的重要性 为了使点到面 ICP 正常运作，必须提供精确的表面法向量信息。这通常可以通过局部邻域内的协方差分析得到[^3]。 ---
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