C++ PCL中ICP的累积矩阵变换
我的目标是将3D点云与ICP对齐。不知怎的，我有一个错误，我相信这是因为累积矩阵变换 为了进行调试，我从二维点云开始创建。对于点云的创建，我创建了一个随机角度，并用cos（）和sin（）将它们标记为x和y值，因此我在圆上有随机点。然后，我使用一个平移和一个旋转，对每个新创建的图像进行迭代上升 我正在生成大约20个点云，并将它们存储在这些512*512图像中。然后我要加载图像，用它们创建点云，并将它们与ICP对齐 现在是累积矩阵变换。时间0处的图像将具有标识矩阵。但任何其他图像都会得到从ICP（M）收集的矩阵乘以变换矩阵的变换，从最后一个已知位置： Mi=M*Mi-1 我不确定这是否是写的方式，或者在应用完整转换之前是否必须转换回标识 我的结果是针对10点云： 在第一个图中，我们看到了没有ICP的聚集点云，在第二个图中，我们看到了有ICP的聚集点云。我以前只测试过翻译，效果非常好。然后我只用旋转来测试它，在那里我有办法得到高误差。可能是因为旋转太高，所以ICP将点对齐错误，然后找到错误的匹配 但是，如果我测试真实数据，即从Xbox Kinect相机采集的图像，它似乎存在与我的2D点云示例相同的错误 那么，我计算的累积矩阵变换是错误的吗？或者是有另一个我看不到的问题 我应该如何正确设置ICP？我仅使用以下设置：C++ PCL中ICP的累积矩阵变换,c++,matrix-multiplication,point-cloud-library,matrix-transform,C++,Matrix Multiplication,Point Cloud Library,Matrix Transform,我的目标是将3D点云与ICP对齐。不知怎的，我有一个错误，我相信这是因为累积矩阵变换 为了进行调试，我从二维点云开始创建。对于点云的创建，我创建了一个随机角度，并用cos（）和sin（）将它们标记为x和y值，因此我在圆上有随机点。然后，我使用一个平移和一个旋转，对每个新创建的图像进行迭代上升 我正在生成大约20个点云，并将它们存储在这些512*512图像中。然后我要加载图像，用它们创建点云，并将它们与ICP对齐 现在是累积矩阵变换。时间0处的图像将具有标识矩阵。但任何其他图像都会得到从ICP
icp.setTransformationEpsilon (1e-9);