pcl中的点云icp配准

点云ICP配准是一种常用的点云配准方法，可以将两组点云进行精确的对齐。在PCL中，ICP配准算法可以通过pcl::IterativeClosestPoint类实现。

以下是一个简单的点云ICP配准示例：

#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/registration/icp.h>

int main(int argc, char** argv)
{
    // 加载原始点云和目标点云
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_in (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_out (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ> ("input_cloud.pcd", *cloud_in);
    pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ> ("target_cloud.pcd", *cloud_out);

    // 创建ICP对象
    pcl::IterativeClosestPoint<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ> icp;
    icp.setInputSource(cloud_in);
    icp.setInputTarget(cloud_out);

    // 设置ICP参数
    icp.setMaxCorrespondenceDistance(0.05);
    icp.setMaximumIterations(50);
    icp.setTransformationEpsilon(1e-8);
    icp.setEuclideanFitnessEpsilon(1);

    // 执行ICP配准
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_aligned (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    icp.align(*cloud_aligned);

    // 输出配准结果
    std::cout << "ICP has converged:" << icp.hasConverged() << " score: " << icp.getFitnessScore() << std::endl;
    std::cout << icp.getFinalTransformation() << std::endl;

    // 保存配准后的点云
    pcl::io::savePCDFile<pcl::PointXYZ>("output_cloud.pcd", *cloud_aligned);

    return 0;
}

在代码中，我们首先加载了原始点云和目标点云，然后创建了一个pcl::IterativeClosestPoint对象，并将原始点云和目标点云设置为输入源和目标。

接着，我们设置了ICP的参数，例如最大对应距离、最大迭代次数、变换阈值等等。

最后，我们调用icp.align()函数执行ICP配准，将配准后的点云保存到硬盘中。

需要注意的是，ICP算法只能对初始姿态比较接近的两组点云进行配准。如果两组点云初始姿态差距较大，需要使用其他方法（例如全局配准）进行预处理，以便ICP算法可以更快地收敛到最优解。