icp算法实现matlab的具体代码

ICP (Iterative Closest Point) 算法是一种常用的点云配准方法，在MATLAB中可以通过Optim Toolbox来实现。以下是一个简单的ICP算法的MATLAB代码示例：

% 假设我们有两个点云（例如，来自两个不同视角的同一物体）
cloudA = load('point_cloud_A.mat'); % 加载点云数据
cloudB = load('point_cloud_B.mat');

% 初始化参数
maxIterations = 100;     % 最大迭代次数
tolerance = 1e-6;        % 配准误差容忍度
initialTransform = eye(4); % 初始变换矩阵

% ICP循环
for iter = 1:maxIterations
    % 计算当前状态下cloudB到cloudA的距离
    distanceMatrix = pdist2(cloudA, transformcloudB(initialTransform));

    % 找到对应关系
    matches = nearestNeighbors(distanceMatrix, 1);

    % 计算刚体变换
    [transform, inlierIndices] = estimateTransformation(cloudA(matches,:), cloudB);
    
    % 更新当前状态并检查是否满足收敛条件
    initialTransform = updateTransform(initialTransform, transform, inlierIndices);
    if norm(transform(:) - initialTransform(:)) < tolerance
        break;
    end
end

% 变换后的cloudB
transformedCloudB = transformcloudB(initialTransform, cloudB);

% 可视化结果
figure;
subplot(1,2,1), scatter3(cloudA(:,1), cloudA(:,2), cloudA(:,3)), title('原始点云A');
subplot(1,2,2), scatter3(transformedCloudB(:,1), transformedCloudB(:,2), transformedCloudB(:,3)), title('配准后点云B');

% 提供相关问题