本资源提供了利用MATLAB实现迭代最近点(ICP)算法进行点云数据配准的详细代码和教程，适用于机器人视觉、三维重建等领域。
在MATLAB中实现点云匹配（ICP算法）：程序输入data_source和data_target两个点云数据，并寻找将data_source映射到data_target的旋转和平移参数。
初始化：
```matlab
clear;
close all;
clc;
```
配置参数：
```matlab
kd = 1; % 参数设置
inlier_ratio = 0.9;
Tolerance = 0.001;
step_Tolerance = 0.0001;
max_iteration = 200;
show = 1;
```
生成数据：
```matlab
data_source=load(satellite.txt); % 加载点云数据
theta_x = 50; % x轴旋转角度
theta_y = 30; % y轴旋转角度
theta_z = 20; % z轴旋转角度
t=[0,-100,200]; % 平移向量
% 将data_source通过给定的旋转变换和位移变换到新的点云数据data_target，并获取转换矩阵T0。
[data_target,T0]=rotate(data_source,theta_x,theta_y,theta_z,t);
```
处理数据：
```matlab
% 只取其中一部分点，打乱顺序并添加噪声及离群点（这部分代码未给出）
data_source = data_source; % 假设这里进行了相应的操作
```
5星
