FPFH+ICP点云配准

FPFH和ICP都是点云配准中常用的算法，可以结合使用来提高配准的精度。

FPFH（Fast Point Feature Histograms）是一种点云特征描述符，可以用来描述点云中每个点的局部几何信息。FPFH算法首先计算每个点的法向量，然后计算每个点与其周围的邻居点之间的相对位置和法向量之间的关系，最终生成一个局部特征直方图。通过比较两个点云中的FPFH特征直方图，可以计算它们之间的相似度，从而进行点云配准。

ICP（Iterative Closest Point）是一种迭代算法，可以找到两个点云之间的最优刚性变换，从而实现点云配准。ICP算法首先对两个点云中的对应点进行匹配，然后计算它们之间的最优刚性变换，使得两个点云的误差最小化。随着迭代的进行，ICP算法逐渐优化点云之间的匹配，并产生更准确的配准结果。

结合使用FPFH和ICP算法可以提高点云配准的精度。首先使用FPFH算法对点云进行特征提取和描述，然后使用ICP算法进行配准，最终得到更准确的配准结果。