2022年6月19日 · 本文围绕4PCS算法展开，先介绍了wide base、LCP、RANSAC配准过程等预备知识，接着阐述近似共面四点（4PCS特征），包括4点对的仿射不变性及在3维空间找共面点集对的方法。

4PCS 算法，将搜索的运算复杂度从 O (n^3) 降低到 O (n^2) ，其中 n 为点云 Q 中点的数量， k 是 Q 中与基底近似全等的共面四点的个数。 在一致性四点集中，一个重要的方法是使用广域基不变量而非局部样本来快速可靠地确定 3D 中的刚性变换，如图 1 所示，上下两图分别为使用较小距离点集以及广域基进行配准的案例。 从图中可以清晰地看出，使用小距离点集配准受到噪声的影响比较大，导致配准失败，而使用广域基，可使配准更加稳定。 也正是因为利用这个方法，才使得 …

2024年9月20日 · 4PCS用于点云粗配准，ICP用于粗配准之后的精配准。 本文 算法 原理参考于： 3D点云配准算法-4PCS（4点全等集配准算法） 核心思想：使用四个近似共面点来描述两个 三维点云 之间的刚性变换关系，因此由称”四点匹配算法“。 即 不停迭代计算源点云Q的四点集Qa，与目标点云P中与Qa重叠度最高的四点集Pb，二者之间的最优变换矩阵T，得到粗 配准 的变换矩阵。 如下图： 1.点云四点集的确定. （1）选择三个共面点. 1）在源点云中 随机选择三个点，要求 …

2022年3月21日 · 本文详细解析了4PCS配准算法，利用RANSAC和RandomizedAlignment策略，通过构建并匹配共面四点对，实现点云间的粗配准。 重点介绍了如何构建长基线共面四点、仿射不变性应用以及4点对的匹配过程。

We present Super 4PCS for global pointcloud registration that is optimal, i.e., runs in linear time (in the number of data points) and is also output sensitive in the complexity of the alignment problem based on the (unknown) overlap across scan pairs.

基于关键点的四点全等集合( keypoint-based 4-points congruent sets，K-4PCS )，首先对原始数据进行 关键点提取 ，然后使用关键点集合而非原始点云进行数据的匹配，降低了搜索点集的规模，提高了 运算效率 。

2 4PCS概述. 使用从点集P 中选取的共面四点作为base B ，然后采用一定的算法在点集Q中找到所有的与B近似一致的共面4点对，近似一致指的是两个4点对可以经过刚性变换（rigid transformation）在允许范围（allowed tolerance）δ 内对齐. 2.1 Overview

4pcs主要是利用共面四点的仿射不变性进行配准。 从点集 P 中找到若干的个base（每个base都是一组共面四点）。 对于一组base \{a,b,c,d\} , ab,cd 相交于点 e 。

2019年4月3日 · 4PCS [1]配准算法使用的是RANSAC算法框架，通过构建与匹配全等四点对的方式来减少空间匹配运算，进而加速配准过程。 具体的在任意姿态的输入点云P和Q中构建共面四点集合，使用仿射不变性约束，在共面四点集合中匹配符合条件的对应点对，使用LCP（Largest Common Pointset）策略寻找配准后最大重叠度四点对，得到最优匹配结果，完成点云粗匹配。 4PCS算法构建与匹配点间空间拓扑关系过程如图1所示。

2024年7月15日 · 4PCS和super4PCS通过对应的同一平面四点组仿射不变性去找。 该方法适用于重叠区域较小或者重叠区域发生较大变化场景点云配准。 给定两个点云P,Q，首先在点云Q中随机选择3个点，再根据点云P,Q的重叠比例选择距离3个点足够远的第四个近似共面点组成共面四点 …