深度相机获取的三维点云数据，可以用于机器人环境建模。

Kinect采集的点云存在点云数量大、点云位置有误差, 直接使用迭代最近点(ICP)算法对点云进行配准时效率低. 针对该问题, 提出一种基于特征点法向量夹角的改进点云配准算法. 首先使用体素栅格对Kinect采集的原始点云进行下采样, 精简点云数量, 并使用滤波器移除离群点. 然后使用SIFT算法提取目标点云与待配准点云公共部分的特征点, 通过计算特征点法向量之间的夹角调整点云位姿, 完成点云的初始配准. 最后使用ICP算法完成点云的精细配准. 实验结果表明, 该算法与传统ICP算法相比, 在保证点云配准精度的同时, 能够提高点云的配准效率, 具有较高的适用性和鲁棒性.

利用openni获取kinect数据，并转化为点云

Kinect2.0驱动安装

本文档包含Kinect获取点云数据+点云读取显示的完整代码（VS2010+PCL+OpenNI），亲测可用。并且附上运行代码的具体环境配置细节