测试效果
原理简介
PCL ICP（Iterative Closest Point，迭代最近点）算法是实现点云精配准的一种经典方法。在三维点云处理中，精配准是指在粗配准的基础上，进一步最小化点云之间的空间位置差异，以获得更加精准的旋转和平移变换矩阵。PCL ICP算法通过迭代优化来最小化点云之间的距离误差，从而实现点云的精准配准。
PCL ICP算法原理
PCL ICP算法的基本原理可以概括为以下几个步骤：
- 初始估计
：首先，算法需要一个初始的变换矩阵（包括旋转矩阵和平移向量）作为起点。这个初始估计可以通过粗配准或其他方法获得。
- 点匹配
：在每一次迭代中，算法会为源点云（待配准的点云）中的每个点，在目标点云（参考点云）中寻找最近的对应点，形成匹配点对。
- 误差计算
：利用匹配点对，计算当前变换下的误差，通常这个误差定义为匹配点对之间的均方误差或平均距离。
- 变换求解
：基于误差计算的结果，算法会求解一个最优的刚体变
