PCL 点云配准-刚性目标的鲁棒姿态估计（粗配准）

目录

一、概述

1.1原理

1.2实现步骤

1.3应用场景

二、代码实现

2.1关键函数

2.1.1 法线估计与FPFH特征提取

2.1.2 RANSAC配准

2.1.3 点云可视化

2.2完整代码

三、实现效果

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PCL点云算法与项目实战案例汇总（长期更新）

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一、概述

        在点云配准中，刚性目标的鲁棒姿态估计是一种常用于粗配准的方法，能够将带有噪声、遮挡或部分丢失的物体与场景进行配准。本次使用的是基于RANSAC的先验采样一致性配准（Sample Consensus Prerejective）算法，通过提取FPFH特征，结合RANSAC随机采样与一致性检查，从而实现配准。

1.1原理

1. 点云