MATLAB点云配准算法资源
本仓库提供了一个MATLAB点云配准的资源文件，涵盖了三种常用的点云配准算法：ICP（迭代最近点算法）、NDT（正态分布变换算法）和CPD（Coherent Point Drift算法）。通过这些算法，您可以实现点云之间的精确配准，并获取原点云相对于目标点云的XYZ坐标变化、欧拉角以及四元数表示的旋转信息。
资源内容
- ICP算法：迭代最近点算法是一种经典的点云配准方法，通过迭代优化点云之间的对应关系，实现点云的精确对齐。
- NDT算法：正态分布变换算法通过将点云转换为概率密度函数，利用概率分布的匹配来进行点云配准。
- CPD算法：Coherent Point Drift算法是一种基于概率模型的点云配准方法，能够处理点云之间的非刚性变换。
功能特点
- 点云配准：支持ICP、NDT和CPD三种点云配准算法，满足不同场景下的配准需求。
- 坐标变换：获取原点云相对于目标点云的XYZ坐标变化，便于进一步分析点云的平移信息。
- 旋转信息：计算并输出点云之间的欧拉角和四元数，提供旋转信息的多种表示方式。
使用方法
- 下载资源：将本仓库中的资源文件下载到您的MATLAB工作目录中。
- 加载点云数据：在MATLAB中加载需要配准的原点云和目标点云数据。
- 选择算法：根据需求选择ICP、NDT或CPD算法进行点云配准。
- 获取结果：运行算法后，获取点云配准结果，包括XYZ坐标变化、欧拉角和四元数。
注意事项
- 请确保您的MATLAB版本支持所使用的点云处理工具箱。
- 在使用不同算法时，可能需要根据点云数据的特点进行参数调整，以获得最佳配准效果。
贡献与反馈
如果您在使用过程中遇到任何问题或有改进建议，欢迎提交Issue或Pull Request。我们期待您的反馈，共同完善这个资源库。