计算机视觉与深度学习 ｜ 点云配准算法综述（1992-2025）
点云配准算法综述（1992-2025）
点云配准
- 点云配准算法综述（1992-2025）
- 一、传统方法（1992-2020）
- 1. **ICP（Iterative Closest Point）**
- 2. **NDT（Normal Distributions Transform）**
- 3. **4PCS（4-Points Congruent Sets）**
- 二、深度学习驱动的方法（2018-2025）
- 1. **PointNetLK**
- 2. **DCP（Deep Closest Point）**
- 3. **GeoTransformer**
- 4. **混合方法（如FCGF、PREDATOR）**
- 三、高效优化方法（2020-2025）
- 1. **VGICP（Voxelized GICP）**
- 2. **Cofinet与**
- 四、未来趋势（2025年方向）
- 五、代码示例
- 1. **ICP精配准（PCL库）**
- 2. **4PCS粗配准（Open3D）**
- 3. **VGICP（2025年新方法）**
- 4. **FPFH特征提取（Open3D）**
- 六、算法对比与选择
- 七、未来趋势（2025年方向）
- 八、参考文献
点云配准是三维视觉中的核心任务，旨在通过求解刚性变换（旋转、平移）将不同视角或时间采集的点云对齐到同一坐标系。其应用涵盖三维重建、自动驾驶、机器人导航等领域。以下从算法分类、原理、公式及代码实现角度展开。
一、传统方法（1992-2020）
1. ICP（Iterative Closest Point）
- 提出时间：1992年
- 原理：通过迭代搜索最近点，利用SVD分解估计变换矩阵，最小化点对欧氏距离。
- 公式：目标函数为最小化误差：
E =