通过ICP实现对大量异常值具有鲁棒性的点云配准

Question

我正在尝试通过ICP(迭代最近点)来进行点云配准，我使用的是PCL库的pcl::IterativeClosestPoint算法。

但似乎它对大量的异常值并不健壮。用红色钢笔圈出的区域似乎将点云“拉”向它，而点云并没有完全对齐。

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有没有什么健壮的ICP算法(或其他注册算法)可以处理它？

Answer 1

看一下我的答案here，我描述了一个可能对您的案例有用的管道。基本上，您需要找到两个点云之间的inlier对应关系，并获取/应用初始转换。然后，您可以使用ICP对您的注册进行精细化。