pcl中的点云icp配准

点云ICP配准是将两个或多个点云进行对齐的一种方法。在PCL中，可以使用`pcl::IterativeClosestPoint`类来实现点云的ICP配准。

以下是使用`pcl::IterativeClosestPoint`类进行点云ICP配准的示例代码：

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

int main (int argc, char** argv)
{
  pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_in (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
  pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_out (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);

  // 读取点云数据
  pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ> ("cloud_in.pcd", *cloud_in);
  pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ> ("cloud_out.pcd", *cloud_out);

  // 定义ICP对象
  pcl::IterativeClosestPoint<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ> icp;

  // 设置ICP参数
  icp.setInputSource(cloud_in);
  icp.setInputTarget(cloud_out);
  icp.setMaximumIterations(50);
  icp.setTransformationEpsilon(1e-8);
  icp.setEuclideanFitnessEpsilon(1);

  // 执行ICP配准
  pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> Final;
  icp.align(Final);

  // 输出变换矩阵和配准后的点云
  std::cout << "Transformation matrix:" << std::endl;
  std::cout << icp.getFinalTransformation() << std::endl;
  std::cout << "Final point cloud:" << std::endl;
  for (size_t i = 0; i < Final.points.size (); ++i)
      std::cout << "    " << Final.points[i].x << " "
                            << Final.points[i].y << " "
                            << Final.points[i].z << std::endl;

  return (0);
}

上述代码中，首先使用`pcl::io::loadPCDFile`函数从文件中读取两个点云数据。然后定义了一个`pcl::IterativeClosestPoint`对象，设置了ICP的参数，包括最大迭代次数、变换矩阵的收敛判定阈值等。接着调用`align`函数执行ICP配准，得到配准后的点云数据。最后输出变换矩阵和配准后的点云数据。