设置到子集点云匹配

Set-to-Subset point cloud matching

本文关键字：子集设置更新时间：2023-10-16

我有两个点云，在3D坐标中。一个是另一个的子集，包含的点要少得多。它们的规模相同。

我需要做的是找到两者之间的平移和旋转。我看过点云库、"迭代最近点"和相干点漂移，但这些匹配方法似乎都希望两个点集包含大致相同的点，而不是让一个是另一个的较小子集。

我可以在调整的情况下使用其中任何一个吗？还是有另一种算法可以将子集点云与集合相匹配？

谢谢。

如果无法访问示例数据，很难向您推荐特定的注册算法。

但是，我现在对所有新的"数据驱动"注册方法都非常满意。

根据我的个人经验，使用这篇最新论文的方法，我得到了很棒的注册结果：

https://arxiv.org/abs/1603.08182

这里有源代码：

https://github.com/andyzeng/3dmatch-toolbox

正如论文中所报道的，它优于基于pcl描述符的注册方法，我认为它可能适合您的需求。