记录一下目前在点云数据处理中比较头疼的问题。

• 记录PCL中涉及到点云配准的代码

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PCL中ICP算法实现的核心代码注释

点云配准

给定两个点云\(\mathbf{X}=\{x_1,...,x_n\},\mathbf{Y}=\{y_1,...,y_n\}\)，点云配准是为了求解两个点云之间的相对旋转\(\mathbf{R}\)和相对平移\(\mathbf{t}\)，他们满足如下的优化方程： \[ E(\mathbf{R},\mathbf{t})=\frac{1}{N_p}\Sigma_{i=1}^{N_p}||x_i-\mathbf{R}q_i-\mathbf{t}||^2 \] 如果知道两个点云中的同名对一点关系，那么就可以直接计算得到上述非线性函数的最优解，因此ICP算法中一个核心的突破点就是如何建立正确的同名点、如何从大量的包含错误对应的同名点中删选出正确的关系。

作为基础库，ICP的代码实现中最核心的一个过程是computeTransformation函数。

记录一些之前项目中的任务需求，避免遗忘。

• 根据规范：http://www.nrsis.org.cn/mnr_kfs/file/read/75d2c98b7b855b1b508b280ac53187ac 机载点云数据高程中误差在不同比例尺上精度要求是不同的。

最大允许中误差为中误差的2倍。

使用地面控制点检核ALS点云精度

任务描述

​ 使用地面布设的外业控制点GCP来检核ALS点云条带平差之后的绝对位置精度。如下图所示，红圈中的是GCP点，紫色和灰色是两个条带的ALS点云。图中显示了在\(z\)方向上的偏差。

​ 通过观察，有一部分控制点是在平面区域采集的，有一些是在边缘比较锋利的区域采集的。

目前存在的问题

​ 本身ALS点云就比较稀疏，再加上GCP也是离散的布设的，导致很难找到对应同名关系，想要找到对应位置的值就只能通过内插来实现。

​ 内插方法有很多，但是直接在ALS里面内插不是很现实，可以考虑转成格网，mesh的形式，然后基于新的数据表达方式再内插。例如可以用arcgis生成DTM，DEM，内插到高分辨率，然后再采样点和GCP做计算。

解决方案

最终论证，通过地面控制点应该是无法做到水平精度检核的，只能做到高程方向的检核。