matlab点云配准，包括ICP/NDT/CPD算法

function[tform,translation,rotation,registered_pc] = ndt_r(ptCloudA, ptCloudB, source_pc,opt) % 使用 ICP 算法进行粗略配准，获取初始变换矩阵 tform = pcregistericp(ptCloudA,ptCloudB, 'Metric', opt('Metric'), ... 'Extrapolate', opt('Extrapolate'), ... 'InlierRatio', opt('InlierRatio'), ... 'Tolerance', opt('Tolerance'), ... 'MaxIterations', opt('MaxIterations'), ... 'Verbose', opt('Verbose')); % 使用 NDT 算法进行精确配准 % 参数说明: % gridSize - 用于创建用于 NDT 算法的体素网格的大小。较小的值可能会提高精度，但会增加计算成本。 % 'MaxIterations' - NDT算法的最大迭代次数。 % 'Tolerance' - 一个包含两个元素的向量： % tolerance1 - 迭代之间变换的最大容忍度。 % tolerance2 - 均方根误差的最大容忍度。 % 'InitialTransform' - 配准之前的初始变换，这是一个 rigid3d 类型的对象。 % 'Verbose' - 如果设置为 true，将在命令窗口中显示算法的进度信息。 % tform 是一个 rigid3d 类型的对象，包含了配准后的变换矩阵。 gridStep =0.1; % 网格大小 tform = pcregisterndt(ptCloudA, ptCloudB, gridStep, ... 'MaxIterations', opt('MaxIterations'), ... 'Tolerance', opt('Tolerance'), ... 'InitialTransform', tform, ... % 使用单位矩阵作为初始变换 'Verbose', opt('Verbose')); % 提取平移向量 translation = tform.T(4, 1:3); % 提取旋转矩阵 rotation = tform.T(1:3, 1:3); % 应用配准变换到源点云 registered_pc = pctransform(source_pc, tform); end