配準(zhǔn)算法：這些算法將從不同視角或不同時刻獲取的多個點云對齊，以創(chuàng)建場景的統(tǒng)一表示。

激光雷達(dá)點云配準(zhǔn)算法的應(yīng)用

激光雷達(dá)點云配準(zhǔn)算法廣泛用于各種應(yīng)用，特別是在自動駕駛車輛、機(jī)器人和3D制圖領(lǐng)域。這些算法用于將來自不同位置和時間的同一區(qū)域的多次掃描對齊成單個連貫的點云。這可以實現(xiàn)環(huán)境準(zhǔn)確定位和建圖，這對于自主導(dǎo)航和檢查等任務(wù)至關(guān)重要。激光雷達(dá)點云配準(zhǔn)算法還被用于工業(yè)應(yīng)用，如大型結(jié)構(gòu)物質(zhì)量控制和監(jiān)測，以及考古學(xué)領(lǐng)域中創(chuàng)建高分辨率三維模型的目的。

以下是排名前十的激光雷達(dá)點云配準(zhǔn)算法，以及它們的下載URL和簡要描述：

1. ICP（迭代最近點）- https://github.com/ClayFlannigan/icp-registration

ICP是一種經(jīng)典的點云配準(zhǔn)迭代算法。它通過最小化對應(yīng)點之間的距離來迭代對齊兩個點云。

2. NDT（正態(tài)分布變換）- https://github.com/ethz-asl/ndt-registration

NDT是一種將點云建模為高斯分布的點云配準(zhǔn)算法。它通過對源點云和目標(biāo)點云的分布進(jìn)行對齊來估計目標(biāo)點云的姿態(tài)。

3. GICP（廣義迭代最近點）- https://github.com/ClayFlannigan/gicp-registration

GICP是ICP的一個變體，考慮了測量值協(xié)方差。它可以處理噪聲和不完整的點云。

4. Go-ICP（全局最優(yōu)算法-ICP） – https://github.com/yangjiaolong/Go-ICP

Go-ICP 是 ICP 的擴(kuò)展版本，使用全局配準(zhǔn)步驟初始化對齊，然后使用能夠識別異常值 ICP 步驟來優(yōu)化配準(zhǔn)。

5. SC-ICP (超級對應(yīng)ICP) – https://github.com/xiaogangw/sc-icp

SC-ICP 是 ICP 的擴(kuò)展版本，使用超級對應(yīng)來建立兩個點云之間的對應(yīng)關(guān)系。它可以處理非剛性配準(zhǔn)和部分重疊。

6. CPD（相干點漂移）- https://github.com/gadomski/cpd-registration

CPD是一種將點云建模為概率分布的點云配準(zhǔn)算法。它使用迭代優(yōu)化算法找到使兩個點云對齊的變換。

7. PCR（點云配準(zhǔn)）- https://github.com/ethz-asl/pcr-registration

PCR是一種使用概率框架估計目標(biāo)點云姿態(tài)的點云配準(zhǔn)算法。它可以處理部分重疊和大運(yùn)動。

8. FGR（快速全局配準(zhǔn)） – https://github.com/IntelVCL/FastGlobalRegistration

FGR是一種基于特征提取方法的快速點云配準(zhǔn)算法。它從點云中提取特征并將其匹配以建立對應(yīng)關(guān)系。

9. RPM (穩(wěn)健匹配) – https://github.com/ClayFlannigan/rpm-registration

RPM是一種使用概率框架估計目標(biāo)點云姿態(tài)的點云配準(zhǔn)算法 。 它可以處理噪聲、異常值和部分重疊等問題。

10. LORANSAC（隨機(jī)樣本共識的低秩和稀疏矩陣分解）- https://github.com/ethz-asl/loransac-registration

LORANSAC是一種使用低秩和稀疏矩陣分解估計兩個點云之間變換的點云配準(zhǔn)算法。它可以處理大規(guī)模點云和異常值。