MATLAB点云ICP代码

% Generate model points

xvals=linspace（02*pi500）;
yvals=sin（xvals）;

model=[xvals;yvals];

% Generate data points

xvals=linspace（02*pi100）;
yvals=sin（xvals）;

data=[xvals;yvals];

% Transform data points to their start positions

v1=0.6*（2*rand-1）;
Rma=[cos（v1） -sin（v1）;sin（v1） cos（v1）];

data=Rma*data;
data（1:）=data（1:）+2*randn;
data（2:）=data（2:）+2*randn;

% A plot. Model points and data points in start positions

figure（1）
plot（model（1:）model（2:）‘r.‘data（1:）data（2:）‘b.‘） axis equal

% Running the ICP-algorithm. Least squares criterion

[TRTTdataOut]=icp（modeldata）;

% A plot. Model points and data points in transformed positions

figure（2）
plot（model（1:）model（2:）‘r.‘dataOut（1:）dataOut（2:）‘b.‘） axis equal