PCL 点云配准 KD-ICP算法（精配准）

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 加载点云函数

2.1.2 构建KD树函数

2.1.3 KD-ICP配准函数

2.1.4 点云可视化函数

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

        KD-ICP（基于KD树的ICP）算法 是 ICP（Iterative Closest Point）算法 的一种改进形式，主要通过 KD树（K-Dimensional Tree） 加速最近邻搜索，显著提高了ICP算法的配准效率。KD树的使用使得ICP在处理大规模点云数据时具备更高的性能，因为KD树能够在多维空间中快速找到最近邻点。相比于传统ICP，KD-ICP更适用于实时3D点云处理以及大型点云数据的配准。

1.1原理