点云库PCL学习——位姿估计

最新推荐文章于 2025-06-06 10:56:35 发布

原创

最新推荐文章于 2025-06-06 10:56:35 发布 · 4k 阅读

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本文详细介绍了在点云处理库PCL中如何进行位姿估计，探讨了相关算法，包括ICP（迭代最近点）及其变种，用于机器人定位和导航。通过实例解释了如何利用PCL实现点云数据的匹配和姿态估计，为理解和应用点云处理技术提供基础。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

#include <Eigen/Core>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/common/time.h>
#include <pcl/console/print.h>
#include <pcl/features/normal_3d.h>
#include <pcl/features/fpfh.h>
#include <pcl/filters/filter.h>
#include <pcl/filters/voxel_grid.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/registration/icp.h>
#include <pcl/registration/sample_consensus_prerejective.h>
#include <pcl/segmentation/sac_segmentation.h>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>

// Types
typedef pcl::PointNormal PointNT;
typedef pcl::PointCloud<PointNT> PointCloudT;
typedef pcl::FPFHSignature33 FeatureT;
typedef pcl::FPFHEstimation<PointNT,PointNT,FeatureT> FeatureEstimationT;
typedef pcl::PointCloud<FeatureT> FeatureCloudT;
typedef pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<PointNT> ColorHandlerT;

// Align a rigid obj