配準算法

配準算法：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。

激光雷達點云配準算法的應用

激光雷達點云配準算法廣泛用于各種應用，特別是在自動駕駛車輛、機器人和3D制圖領域。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)境準確定位和建圖，這對于自主導航和檢查等任務至關重要。激光雷達點云配準算法還被用于工業(yè)應用，如大型結構物質量控制和監(jiān)測，以及考古學領域中創(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點云配準算法，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是一種經典的點云配準迭代算法。它通過最小化對應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算法。它通過對源點云和目標點云的分布進行對齊來估計目標點云的姿態(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 的擴展版本，使用全局配準步驟初始化對齊，然后使用能夠識別異常值 ICP 步驟來優(yōu)化配準。

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

SC-ICP 是 ICP 的擴展版本，使用超級對應來建立兩個點云之間的對應關系。它可以處理非剛性配準和部分重疊。

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）- https://github.com/ethz-asl/pcr-registration

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

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

FGR是一種基于特征提取方法的快速點云配準算法。它從點云中提取特征并將其匹配以建立對應關系。

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點云姿態(tài)的點云配準算法 。 它可以處理噪聲、異常值和部分重疊等問題。

10. LORANSAC（隨機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算法。它可以處理大規(guī)模點云和異常值。