点云匹配

功能介绍

模块位置：定位-点云匹配

对两个3D数据（点云或3D图像）进行刚体配准，求解从源数据到目标数据的3×4外参矩阵。支持图像/点云混合输入（两端需同类型：图像↔图像或点云↔点云），典型用途：多视角点云拼接、在线定位与抓取、基准模型与实测件对齐、工位重复定位。

方法

通过不同方法进行点云匹配。

粗匹配

基于几何一致的四点集合进行全局搜索，容错大、对初始位姿不敏感，适合大范围初始误差；

精匹配

在有一定初始对齐的前提下，迭代最近点优化均方误差，收敛得到高精度结果；

使用场景

用于点云匹配。

示例说明

以下示例为粗匹配方法。选择同类型的源数据和目标数据。参数设置采样点数量设为3000，采样间隔Δ设为0.1，归一化不勾选，近似重叠率设为0.1（源数据和目标数据是整体和部分的关系，因此近似重叠率取低值），分数阈值设为0.5，法向量最大差异设为5，线程数设为4：

1. 输入点云目标（此处作为基准，整体的点云）：

2. 输入点云源（和目标点云是整体和部分的关系，去匹配目标点云）：

3. 按照参数设置用源数据匹配目标数据得到变换矩阵；

4. 结果验证（将源数据使用变换矩阵做3D变换，然后将变换后的数据和目标数据合并，查看显示效果）：

点云匹配前	点云匹配结果（重叠效果）

• 其中框出来的部分就是匹配后的源数据和目标数据重叠的区域

输入

输入	类型	说明
源数据	图像/点云	/
目标数据	图像/点云	类型需与源数据一致

参数说明

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，默认值：2000。单位：个。范围：1 ~ 10,000,000（建议：1,000 ~ 20,000）

采样间隔Δ

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，值越大速度更快但精度可能下降，默认值：1.0；若数据已做体素滤波，可直接采用体素大小。单位：与点云坐标一致（mm）；当勾选“归一化”时为无量纲（按目标点云直径归一化）。范围：0.001 ~ 10,000,000（建议：体素尺寸 ~ 5×体素尺寸）

归一化

• 勾选：用目标点云直径归一化Δ，归一化后点云的大小和坐标被标准化，使参数与场景尺寸无关。
• 不勾选：不使用归一化方法，默认不使用。

近似重叠率

估计源点云和目标点云的重叠比例，用于缩小搜索空间并加速早停，一般重叠越少，设置值越低，默认值：0.5。范围：0 ~ 1（建议：0.1 ~ 0.9；整体对整体 ≈ 0.5，整体对局部可取 0.05 ~ 0.3）

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，匹配得分达到此值即提前终止计算，默认值：0.5。范围：0 ~ 1（建议：0.5 ~ 0.9）

法向量最大差异值

设定点云之间对应点法向夹角上限，用于过滤不合理匹配，超过该值的点对将被认为是不匹配的，默认值：5。单位：度（°）。范围：0 ~ 180°（建议：1° ~ 30°；表面较粗糙时可适当放宽）

线程数

并行线程数，加速采样和对应搜索。

最大对应点距离

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，值越小需更好初始对齐但收敛更快，默认值：1.5。单位：与点云坐标一致（mm）。范围：0.001 ~ 10,000,000（建议：1 ~ 3×体素尺寸或场景噪声量级）

平移收敛阈值

该参数决定了精匹配算法的停止条件，指的是精匹配在每次迭代中计算出的平移变换矩阵的变化量，如果变化量小于这个值，则认为收敛，可以提前终止迭代。默认值：1.0，内部按输入值×1e-6使用。单位：与点云坐标一致（mm）范围：0.001 ~ 10,000,000（建议：0.1 ~ 100）

旋转收敛阈值

该参数决定了精匹配算法的停止条件，指的是精匹配在每次迭代中计算出的旋转变换矩阵的变化量，如果变化量小于这个值，则认为收敛，可以提前终止迭代。默认值：1.0，内部按输入值×1e-6使用。单位：与点云坐标一致（mm）范围：0.001 ~ 10,000,000（建议：0.1 ~ 100）

欧式误差收敛阈值

该参数决定了精匹配算法的停止条件，即点云对齐后所有点的均方误差是否小于该值，如果误差小于该值，可以提前终止迭代。默认值：1.0，内部按输入值×1e-4使用。单位：与点云坐标一致（mm）范围：0.001 ~ 10,000,000（建议：0.1 ~ 100）

输出

输出	类型	默认启用	额外启用条件	说明
变换矩阵	矩阵	是	/	从源数据到目标数据的刚体变换矩阵。
均方误差	实数	是	/	收敛后的均方误差，越小越好。