ubuntu icp配准代码

### 关于 Ubuntu 下 PCL 的 ICP 配准代码 在 Ubuntu 系统中，通过安装 `libpcl-dev` 可以使用 PCL 库来实现点云处理功能。ICP（Iterative Closest Point）是一种常用的点云配准方法，在 PCL 中有现成的 API 支持该算法。 以下是基于 PCL 实现 ICP 配准的一个简单示例代码： ```cpp #include <iostream> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/features/normal_3d.h> #include <pcl/console/time.h> // TicToc #include <pcl/registration/icp.h> int main(int argc, char **argv) { pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr source(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr target(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); // 加载源点云和目标点云文件 if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("source_cloud.pcd", *source) == -1 || pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("target_cloud.pcd", *target) == -1) { std::cerr << "Error loading point cloud files!" << std::endl; return (-1); } // 创建 ICP 对象并设置参数 pcl::IterativeClosestPoint<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ> icp; icp.setMaximumIterations(50); // 设置最大迭代次数 icp.setInputSource(source); // 输入源点云 icp.setInputTarget(target); // 输入目标点云 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr aligned_source(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>()); icp.align(*aligned_source); // 执行配准 // 输出配准结果 if (icp.hasConverged()) { Eigen::Matrix4f transformation_matrix = icp.getFinalTransformation(); std::cout << "ICP converged with fitness score: " << icp.getFitnessScore() << std::endl; std::cout << "Transformation matrix:" << std::endl; std::cout << transformation_matrix << std::endl; // 保存对齐后的点云到文件 pcl::io::savePCDFileASCII("aligned_source.pcd", *aligned_source); } else { std::cerr << "ICP did not converge." << std::endl; } } ``` #### 解析 - 上述代码展示了如何加载两个 `.pcd` 文件作为输入点云数据，并利用 PCL 提供的 `IterativeClosestPoint` 类完成点云配准[^1]。 - 使用 `setMaximumIterations()` 方法可以控制 ICP 运行的最大迭代次数，从而影响计算效率与精度。 - 调用 `align()` 函数执行实际的配准操作，并返回最终变换矩阵以及适应度评分[^2]。 为了运行此程序，请确保已成功安装 PCL 并编译链接相应的库文件。 ---