Python实现三维点云点对点的迭代最近点ICP配准算法，并计算均方根误差RMSE来评价配准结果的优劣。

lm-icp对应论文的源代码，可用于2d及3d点云的拼接，是计算机图形学和计算机视觉领域的基础算法

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采用MATLAB实现点云的ICP及KDtree 方法点云配准，实测可用。

著名的迭代就近点算法（icp）的源代码，在20世纪80年代中期，很多学者开始对点集数据的配准进行了大量研究。1987年，Horn[1]、Arun[2]等人用四元数法提出点集对点集配准方法。这种点集与点集坐标系匹配算法通过实践证明是一个解决复杂配准问题的关键方法。1992年，计算机视觉研究者Besl和Mckay[3]介绍了一种高层次的基于自由形态曲面的配准方法，也称为迭代就近点法ICP（Iterative Closest Point）。以点集对点集（PSTPS）配准方法为基础，他们阐述了一种曲面拟合算法，该算法是基于四元数的点集到点集配准方法。从测量点集中确定其对应的就近点点集后，运用Faugera和Hebert提出的方法计算新的就近点点集。用该方法进行迭代计算，直到残差平方和所构成的目标函数值不变，结束迭代过程。ICP配准法主要用于解决基于自由形态曲面的配准问题。

这是在我的描述icp配准的文章中所用到的三维点云文件。其中包含十个三维点云.ply文件，都是使用 intel realsense 深度摄像头拍摄到的点云图片。这十个点云来自于一段连续的录像，这十个点云文件可以用来初步地练习三维重建以及导航。

冲击加速度传感器，采用MEMS技术与微电子技术成果研制而成,集加速度传感器、信号变换器、电源变换器、信号滤波电路、饱和控制与温度补偿于一体,具有微体积、微功耗、微噪声、高集成、高稳定、高可靠、低温漂、环境适应性强等特点。

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SAC-IA粗配准+ICP精配准 采样一致性初始配准算法（Sample Consensus Initial Aligment , SAC-IA) 此算法依赖于点特征直方图，所以在执行此算法之前，应该先计算点云的FPFH ICP算法基于SVD