基于四元数旋转的ICP 3D点云配准MATLAB实现

资 源 简 介

本项目提供MATLAB实现的3D点云配准算法，结合迭代最邻近点(ICP)方法和四元数旋转计算，能够高效精确地对齐不同坐标系下的点云数据。通过迭代优化寻找最优刚体变换，适用于三维重建和点云处理应用。

详 情 说 明

基于四元数旋转的迭代最邻近点3D点云匹配算法实现

项目介绍

本项目实现了一种高效的3D点云配准算法，通过迭代最邻近点（ICP）方法结合四元数旋转计算，能够将两个不同坐标系下的3D点云数据进行精确对齐。算法通过不断迭代优化，寻找源点云与目标点云之间的最优刚体变换（旋转和平移），最终实现点云的空间配准。该算法适用于三维重建、机器人导航、逆向工程等领域。

功能特性

• 高效ICP算法：采用迭代最邻近点搜索方法，实现快速准确的点云配准
• 四元数旋转优化：基于四元数的旋转矩阵求解，避免万向节锁问题，提高数值稳定性
• 刚体变换估计：通过最小二乘拟合优化旋转和平移参数
• 灵活终止条件：支持最大迭代次数和误差阈值双重终止条件
• 完整结果输出：提供变换矩阵、配准点云、匹配误差及收敛曲线

使用方法

输入参数

1. 源点云数据：N×3矩阵，表示待配准的3D点云坐标（X,Y,Z）
2. 目标点云数据：M×3矩阵，表示参考基准的3D点云坐标（X,Y,Z）
3. 初始变换参数（可选）：4×4齐次变换矩阵，提供初始旋转和平移估计
4. 迭代终止条件：最大迭代次数/误差阈值

输出结果

1. 最优变换矩阵：4×4齐次变换矩阵，包含旋转矩阵R和平移向量T
2. 配准后的点云：N×3矩阵，表示经过变换后的源点云坐标
3. 最终配准误差：标量值，表示点云之间的平均匹配误差
4. 收敛曲线（可选）：迭代过程中误差变化的记录数据

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持矩阵运算和基本数学函数
• 建议内存容量根据点云数据大小调整

文件说明

主程序文件实现了完整的点云配准流程，包括数据预处理、最近邻点搜索、四元数旋转矩阵计算、刚体变换参数优化、迭代收敛判断以及结果输出等核心功能。该文件整合了算法各模块，提供用户友好的接口，支持参数配置和可视化结果显示，确保配准过程的准确性和效率。