ICP

项目目标 开发用于将部分点云与3D CAD模型配准的管道。 运行步骤 在希望运行代码的目录中创建一个BUILD文件夹。 将CMakeLists.txt和CODE.cpp放入该文件夹。 传递给代码的参数应放在构建中，代码接受3个参数： 参数1 = Kinect点云 参数2 = CAD文件 参数3 = ICP的迭代次数 CAD文件的预处理 将.stl格式的CAD模型以毫米为单位转换为.pcd和米（缩小0.001）。 重要约束条件 Kinect位置不应改变，转换在代码中硬编码。 被注册的对象需放置在一定高度，建议抬高6-7厘米以上。 附加信息 代码中包含示例CMakeLists、获取Kinect相对于Base的转换的Matlab代码，以及获取从Kinect到机器人Base的转换的Matlab代码，均存在于zip文件中。代码通过“cmake ..”和“make”进行编译。

摘要—迭代最近点（ICP）算法被广泛用于注册三维网格的几何、形状和颜色。然而，ICP需要长时间计算来寻找模型点和数据点之间的对应最近点。为了解决这一问题，我们提出了一种快速ICP算法，包括两种加速技术：分层模型点选择（HMPS）和对数数据点搜索（LDPS）。HMPS通过粗到细的方式选择模型点，并在上层使用四个最近的邻近数据点，有效地减少了与模型点对应的数据点的搜索区域；LDPS通过二维对数搜索访问搜索区域内的数据点。HMPS方法和LDPS方法可以单独或联合操作。

此篇文章提供了简化版ICP算法在多种编程语言中的实现，包括C++、Julia、Matlab和Python。优化了代码结构以提升可读性，减少了测试次数。C++版本可通过CLI接口访问。

随着时间的推移，MySQL 5.6在优化器方面取得了显著进展，引入了MRR、ICP和改进的InnoDB文件排序功能。这些改进不仅分离了内核Mutex，还增强了多线程清除复制和防止崩溃的能力。此外，新的P_S和Memcached API进一步增强了数据库的性能和可用性。

Matlab Central的非刚性ICP代码已经经过修改，使其更易于运行。当刚性ICP遇到Infs或NaN时，已添加了异常处理。注释已添加，虽然不总是有用，但将大多数变量重命名为更易读的名称，尝试简化代码以提高可读性。尽管看起来运行速度较慢，但代码似乎仍然能正常工作，虽然这似乎归因于刚性ICP的错误阈值非常低。该功能描述了如何将源/模板网格非刚性地变形以对齐第二个目标网格。各向同性网格是首选。由于ICP技术的特性，该功能运行速度较慢，处理大型网格最多需要15分钟。nonrigidICP是主要文件，需要网格的顶点和面作为输入。