点云注册简介

点云是一组在3-d空间中的点的。点云通常由3-d的扫描仪，如激光雷达或超高动力学得到^®设备。他们在机器人导航和感知，深度估计，立体视觉，视觉注册申请，并于高级驾驶员辅助系统（ADAS）。计算机视觉工具箱™算法提供是不可或缺的点云注册工作流程功能。该工作流包括使用点云功能pcmerge，pcdownsample，pctransform和pcdenoise和多个注册功能pcregistericp，pcregistercpd和pcregisterndt。

点云登记是比对两个或相同场景的多个3-d点云的处理。它可以让您从不同来源的3-d的数据整合到一个共同的坐标系。注册过程可以包括从一个超高动力学装置重构3-d场景，构建地图上用于汽车的道路，和可变形的运动跟踪的。

点云注册流程

点云配准过程包括三个步骤。

预处理 - 去除噪声或每个点云不需要的对象。下采样点云的更快，更准确的配准。
注册 - 注册两个或两个以上的点云。
对齐和拼接 - 通过转换和合并它们可选择拼接点云。

点云登记方法

您可以使用pcregistericp，pcregistercpd，要么pcregisterndt功能来注册移动点云到固定点云。这些函数中使用的配准算法分别被相干点漂移（CPD）的算法，和正常分布变换（NDT）算法，基于迭代最近点（ICP）算法。有关这些算法的详细信息，请参阅参考。

当注册点云，你可以选择代表点云之间的场景变换对象如何改造类型。

转型	描述
死板	刚性变换保留场景中的物体的形状和大小。场景中的对象可以进行平移，旋转，或两者兼而有之。同样的变换应用到所有点。
仿射	仿射变换允许对象除了平移和旋转剪切和变化规模。
非刚性	非刚体变换允许在场景中改变物体的形状。点不同的转化。位移字段用于表示变换。

下表比较了点云登记功能的选项，他们的转换类型，以及它们的性能特点。使用此表来选择根据您的情况相应的注册功能..

准方法（功能）	转换类型	描述	性能特点
`pcregisterndt`	死板	依赖于一个初始估计变换本地注册方法稳健的异常值更好地与不同分辨率和密度的点云万博尤文图斯	快速登记的方法，但通常比ICP慢
`pcregistericp`	死板	依赖于一个初始估计变换本地注册方法	最快的配准方法
`pcregistercpd`	刚性，仿射和非刚性	不依赖于初始转换，估计全球方法	最慢的配准方法

提示

为了提高配准精度和计算速度，使用下采样的点云pcdownsample注册前的功能。
通过使用功能，例如除去从点云不必要的功能：
- segmentGroundFromLidarData- 部分地线百分点组织的激光雷达数据
- pcsegdist- 段点云成群集基于欧几里德距离
- pcfitplane- 适合平面至3-d的点云
- 选择- 在点云选择点
本地注册方法，例如那些使用NDT或ICP（pcregisterndt要么pcregistericp，分别地），需要初始估计。以获得初始估计使用的另一种传感器，如惯性测量单元（IMU）或其他形式的测距的。改善初步估计可以帮助准算法收敛速度更快。
增加'MaxIterations'财产或降低'公差'属性更精确的配准结果，但速度较慢登记速度。