空间对齐
-
三维激光点云经典ICP配准算法实现
本项目实现了三维激光点云领域的经典最近迭代点（Iterative Closest Point, ICP）配准算法，适用于点云模型重建与图像配准。该算法作为三维视觉和逆向工程中的核心技术，主要用于将不同坐标系下的两组或多组点云数据通过旋转和平移变换，对齐到统一的坐标系中。具体功能包括：通过最近邻搜索建立源点云与目标点云之间的对应关系；利用奇异值分解（SVD）或最小二乘法计算最优的刚体变换参数；通过不断迭代更新点云位置，直至目标函数（通常为欧式距离的均方根误差）达到设定阈值或收敛。本项目特别强化了对细配准阶段 -
迭代最邻近点算法(ICP)点云配准系统
本项目实现了经典的迭代最邻近点（Iterative Closest Point）算法，旨在精确计算并优化两组点云在空间中的最佳匹配与对齐效果。 该算法通过寻找源点云与目标点云之间的空间几何关系，实现刚性物体的配准过程。 -
基于ICP算法的点云自动配准与空间对齐项目
该项目提供了一个高效且稳健的ICP（Iterative Closest Point）算法MATLAB完整实现，能够实现两组三维或二维点云数据之间的精确空间配准与自动对齐。项目核心功能涵盖了从点云预处理到最终变换参数输出的全流程。首先，算法采用高性能的KD-Tree搜索算法在源点云与目标点云之间快速建立点对点的一一对应关系，有效降低了大规模数据下的计算复杂度；其次，通过奇异值分解（SVD）数学框架计算最优的旋转矩阵和平移向量，使得两组点云之间的欧几里得距离均方误差（MSE）达到最小。为了提高算法的鲁棒性，该
