使用python实现点云的全局配准，要求速度快于RANSAC全局配准方法

一种比RANSAC更快的点云全局配准算法是基于ICP（Iterative Closest Point）算法的变体，称为Fast Global Registration（FGF）。FGF算法采用了一些加速策略，如利用SVD分解快速计算点云之间的刚体变换，以及使用特征几何信息来过滤点云中的离群点。此外，FGF还可以通过并行计算来进一步提高速度。

下面是一个使用Open3D库实现FGF算法的示例代码：

import open3d as o3d

# 读入点云数据
source = o3d.io.read_point_cloud("source.ply")
target = o3d.io.read_point_cloud("target.ply")

# 初始变换矩阵
trans_init = np.asarray([[1,0,0,0],
                         [0,1,0,0],
                         [0,0,1,0],
                         [0,0,0,1]])

# 进行全局配准
print("Apply FGR")
result = o3d.registration.registration_fast_based_on_feature_matching(
    source, target, o3d.registration.Feature(), 
    o3d.registration.FastGlobalRegistrationOption(maximum_correspondence_distance=1.5),
    trans_init)
print(result.transformation)

其中，`registration_fast_based_on_feature_matching`函数使用了FGF算法进行全局配准，`Feature`类表示使用默认的特征描述符，`FastGlobalRegistrationOption`类设置了最大对应点距离参数，`trans_init`表示初始变换矩阵。