PCL 基于SAC

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PCL 基于SAC

目录

• 一、算法概述
• 二、算法原理
• 三、应用场景及优缺点
• 四、代码实现

一、算法概述

  SAC_IA算法（全称是" Sample Consensus Initial Alignment "）是一种经典的点云配准算法。它主要用于解决点云数据之间的初始对齐问题，为后续的精确配准提供良好的初始位置和方向。

二、算法原理

实现方法：

• 首先，从两个点云中随机选取少数点对，计算出对应点对之间的刚性变换，然后将变换后的一个点云与另外一个点云进行比较，得到一个误差值（如欧氏距离），根据设定的阈值来判断点云是否匹配。如果匹配，则记录变换矩阵，并将两个点云之间的误差加入到总误差中；如果不匹配，则重新随机选取点对进行计算。
• 然后，重复以上步骤，直到达到指定的迭代次数或者误差值小于设定的阈值。最终，通过对所有记录的变换矩阵进行平均，得到两个点云之间的最终变换矩阵，将其中一个点云旋转、平移、缩放到另一个点云的坐标系中&