点云匹配
功能介绍
点云匹配是对齐两个3D点云数据集的过程。
模块位置：定位-点云匹配
使用说明
参数说明
- 源数据：输入源点云
- 目标数据：输入目标点云
- 采样点数量：粗匹配算法的采样点数量。样本点数量决定了点云特征的采样密度，更多的采样点通常会提高精度，但计算量会增加。
- 初始值：2000。
- 计算时间：粗匹配算法的最大计算时间。
- 初始值：300。单位秒。
- 最大距离：精匹配算法中源点云和目标点云之间允许的最大对应距离。超出这个距离的点对将被视为异常点并忽略。该值的设置对对齐结果的精度和计算速度都有影响。
- 初始值：1.5，如果点云初始对齐较差，可能需要适当增大这个值。
- 最大迭代次数：控制精匹配算法收敛时的最大循环次数。
- 初始值：2000。如果设置得太高可能导致算法运行时间过长；如果设置得太低，可能 在算法尚未收敛时提前停止。
高级设置
精匹配参数含义：
- 变换收敛阈值： 该参数决定了精匹配算法的停止条件，这是转换矩阵的容差，指的是精匹配在每次迭代中计算出的旋转和平移变换矩阵的变化量。
- 初始值: 1e-6。连续两次迭代中，变换矩阵的变化量是否小于该阈值。如果变化量小于这个值，则认为收敛，可以提前终止迭代。
- 欧式拟合误差阈值 ： 欧式拟合容差，用于设定收敛判定的另一个标准，即点云对齐后所有点的均方误差（fitness score）是否小于该值。如果误差小于该值，可以提前终止迭代。
- 初始值： 1.0。1.0的值在对齐过程中是相对宽松的，如果希望更精确的对齐，可以减小这个值。
粗匹配参数含义：
- 最大迭代次数：粗匹配算法的最大迭代次数，控制运行的总循环次数。
- 初始值：0。0意味着不限制最大迭代次数。
- 距离阈值 ：设定在寻找对应点时，源点云和目标点云之间的点对之间允许的最大距离。如果两点之间的距离大于该值，则认为无法匹配。
- 初始值：1000000。对于初次对齐或完全未知的点云位置，这个设置是合理的，但可以调节为适应实际的距离阈值（如5.0或10.0），以提高对齐效率。
- 变换收敛阈值：与精匹配中的一样，用于控制收敛条件的变换矩阵的变化量。
- 初始值: 1e-6。连续两次迭代中，变换矩阵的变化量是否小于该阈值。如果变化量小于这个值，则认为收敛，可 以提前终止迭代。
- 旋转收敛阈值：类似于变换收敛阈值，专门控制旋转矩阵部分收敛的条件。
- 初始值: 1e-6。连续两次迭代中，变换矩阵的变化量是否小于该阈值。如果变化量小于这个值，则认为收敛，可以提前终止迭代。
- 欧式拟合误差阈值 ： 欧式拟合容差，用于设定收敛判定的另一个标准，即点云对齐后所有点的均方误差（fitness score）是否小于该值。如果误差小于该值，可以提前终止迭代。
- 初始值：1.0。1.0的值在对齐过程中是相对宽松的，如果希望更精确的对齐，可以减小这个值。
- 采样间隔：粗匹配中一个重要参数，设定用于建立点对的搜索范围的空间尺度。
- 初始值：1.0。较小的Delta值会导致更精确的对齐，但计算时间可能会变长；较大的Delta值计算速度较快，但精度可能降低。
- 归一化 ：控制是否对输入点云进行归一化处理，归一化后点云的大小和坐标被标准化。
- 初始值：False。
- 近似重叠率：估计源点云和目标点云的重叠比例，影响算法对对齐对象的期望值。
- 初始值：0.5。如果两点云之间有很大重叠，应该设置为较大的值；如果重叠较小，则应设置为较小的值。
- 分数阈值：设定粗匹配算法的分数阈值，该分数用于衡量点对对齐的质量，只有超过该阈值的点对才会被认为是成功对齐。
- 初始值：0.5。该值表示点云对齐的质量分数，越高的分数意味着对齐越好。
- 法向量最大差异值：设定点云之间法向量的最大差异值，超过该值的点对将被认为是不匹配的。
- 初始值：90.0。该值表示两个点之间的法向量最大差异。90度意味着它会接受几乎任何方向的法向量，适用于大多数一般场景。
- 线程数：设定使用的线程数量，使用多线程能够加速计算。
- 初始值：4。
案例流程
- 获取源数据，可以选择相机或者加载本地数据
- 执行点云匹配
- 查看模块输出结果
信息
上面的流程仅作为参考，实际根据不同应用场景的需求进行修改