ICP

采用matlab实现了ICP算法及针对ICP算法的缺点进行了改进并实现了程序

%利用平面特征和避免出现重复搜索的ICP进行配准参数的求取，需要手动地剔除粗差
%第一步：提取测站7与测站8中重复的平面点云数据，并手动地剔除粗差，得到测站7_1测站7_2测站8_1测站8_2.
%第二步：计算测站7_1中心作为A1，测站7_2中心作为B1，计算测站7_1到B1的最大距离作为C1，
%........计算测站8_1中心作为A2，测站8_2中心作为B2，计算测站8_1到B2的最大距离作为C2，
%第三步：根据初始同名点，利用六参数求解初始旋转矩阵R和平移参数t。
%第四步:为了减少ICP配准时间，需要用少量的点云数据进行ICP迭代，采用，对两个平面中心取一定范围的点云数据用于ICP迭代
%.......以A1为原点r为半径提取点云数据测站7_1‘以B1为原点R为半径提取点云数据测站7_2‘
%.......以A2为原点r为半径提取点云数据测站8_1‘以B2为原点R为半径提取点云数据测站8_2‘
%.......P1i=[测站7_1‘]P2i=[测站8_1‘];
%第五步：对P1i和P2i进行ICP迭代，从而得到旋转矩阵R和平移参数t
%第六步：对转换后的点云数据进行TLS拟合平面，求取两个平面的夹角
%第七步：计算转换后的点云数据到另一个测站平面的距离
tic
[x7_1y7_1z7_1]=textread（‘F:\临时实验\测站7_8\经TLS剔除粗差后的输出数据\Rican\测站7_1.txt‘‘%f%f%f‘-1）;
P1i=[x7_1y7_1z7_1];
n1=size（x7_11）;
aver_P1i=sum（P1i1）/n1;
A1=aver_P1i;
%测站7第二个图求平均值
[x7_2y7_2z7_2]=textread（‘F:\临时实验\测站7_8\经TLS剔除

 属性            大小     日期    时间   名称
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     目录           0  2012-03-14 23:33  ICP\
     文件       18319  2012-03-11 21:11  ICP\hs_err_pid7856.log
     文件      151400  2012-02-13 09:00  ICP\simulation_data.mat
     文件      151475  2012-02-13 22:26  ICP\simulation_data2.mat
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     文件        8186  2012-03-17 09:55  ICP\含有粗差ICP配准\GKDT_ICP.m
     文件        8767  2012-03-16 18:15  ICP\含有粗差ICP配准\GKDT_ICP1.m
     文件        8885  2012-03-17 09:42  ICP\含有粗差ICP配准\GKDT_ICP2.m
     目录           0  2012-03-16 18:34  ICP\手动剔除粗差ICP配准\
     文件        7805  2012-03-16 19:59  ICP\手动剔除粗差ICP配准\GKDT_ICP.m
     文件        8419  2012-03-16 18:31  ICP\手动剔除粗差ICP配准\GKDT_ICP1.m
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     文件        8494  2012-03-16 18:32  ICP\手动剔除粗差ICP配准\G_ICP1.m
     文件        8506  2012-03-17 09:16  ICP\手动剔除粗差ICP配准\G_ICP2.m
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     文件        1285  2012-02-22 21:50  ICP\最原始ICP\ICP_dsearchn.m
     文件        1453  2012-02-22 22:20  ICP\最原始ICP\ICP_norm.m
     目录           0  2012-07-31 14:10  ICP\避免出现搜索重复ICP\
     文件        1583  2012-03-13 22:31  ICP\避免出现搜索重复ICP\ICP_change.m
     文件        1550  2012-03-13 22:30  ICP\避免出现搜索重复ICP\ICP_change2.m