我正在开发一个例程,它应该与参考点云P最优地对齐一个被感知的3D点云Q。所涉及的转换包括旋转、平移和缩放(相似)。关于如何利用奇异值分解( SVD )计算变换,已有大量的文献。我一直在关注这个问题: R. J. Hanson和M. J. Norris,“基于奇异值分解的测量分析”,SIAM Journal on Scientific和统计计算,第2卷,第363-373页,1981年。
算法描述如下:计算每个点集的质心,计算中心点集,计算两个中心点集之间的协方差矩阵,并在协方差矩阵上执行C =U*S* V',其中C是协方差矩阵,S是其奇异值的对角线矩阵,U和V<代码>E 213