使用点云库PCL改善注册输出

问题描述

我正在2点云之间进行注册。一个由电磁传感器生成，由30个点组成，第二个由视差图生成，也由30个点组成。

基本上，我将传感器附加到可以在视差图中跟踪的对象上，因此对于两朵云，我都具有传感器的真实世界坐标以及视差图中对应的跟踪点。我正在通过移动跟踪的对象并将FRAME BY FRAME传感器位置和视差图对应值（现实世界坐标中的X，Y和Z）保存为两个云中的点来生成点云。

即使我对视差图的准确性非常满意，但它的值肯定不如来自EM传感器的值精确，因此这两个云之间没有完美的对应关系。

要对齐云，我正在使用PCL的迭代最近点。在某些情况下，配准执行得很好，但是很有可能出现不良配准（所有三个轴或仅一个或两个。.即，有时X轴已正确配准，而另两个未正确配准）。

所以我需要改善结果。在跳到此处Robust registration of two point clouds提出的基于功能的注册算法之前，我想尝试做一些不同的事情。

随着视差图框架的进行，我正在生成点云，因此在我的最终云中，我确实知道云1的第一个点（视差图）应与云2的第一个点（传感器位置在该特定帧），云1的第二个应该对应于云2的第二个，依此类推。

所以我想知道PCL中是否有一种方法可以考虑点对点的对应关系，而不是直接注册两个最终点云。

任何帮助将不胜感激！谢谢！

解决方法

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