ICP算法加速优化–多线程和GPU
本仓库提供了一个资源文件，详细介绍了如何在多线程和GPU环境下对ICP（Iterative Closest Point）算法进行加速优化。资源文件中包含了在Windows10和Ubuntu20.04（WSL）系统下的成功编译配置，帮助用户快速搭建开发环境并实现算法的加速。
资源文件内容
- ICP算法加速优化–多线程和GPU：该资源文件详细描述了如何在多线程和GPU环境下对ICP算法进行加速优化。
- Windows10环境配置：
- 编译工具：cmake 3.23.3 + VS2019
- GPU支持：CUDA 11.1
- 点云库：PCL 1.12.1
- Ubuntu20.04（WSL）环境配置：
- 基于docker镜像：cuda11.1-gcc
- 编译工具：cmake 3.16.3
- 点云库：PCL 1.10.0
使用说明
- Windows10环境配置：
- 安装cmake 3.23.3和VS2019。
- 安装CUDA 11.1以支持GPU加速。
- 安装PCL 1.12.1以支持点云处理。
- 按照资源文件中的步骤进行编译和配置。
- Ubuntu20.04（WSL）环境配置：
- 使用docker镜像cuda11.1-gcc搭建开发环境。
- 安装cmake 3.16.3。
- 安装PCL 1.10.0。
- 按照资源文件中的步骤进行编译和配置。
注意事项
- 请确保系统满足上述环境配置要求，否则可能会导致编译失败或运行异常。
- 在配置过程中，如遇到问题，请参考资源文件中的详细说明或查阅相关文档。
通过本资源文件，您可以快速掌握在多线程和GPU环境下对ICP算法进行加速优化的方法，提升算法的执行效率。