ICP极少点云配准下结果异常

Question

现在在做大视场下点云的配准工作，现在是两个相机拍摄不同视野下的点云数据，预计通过两个相机都能拍摄到的公共标靶点云通过ICP配准得到旋转平移矩阵后，将两个点云合并形成整体视场下的点云数据。公共标靶点数很少，只有个位数，3~6个不等。
现在发现的问题是ICP配准点云似乎在点云量很少时，如5个点下，配准结果很差，肉眼可见的错误配准结果，且多次迭代后配准结果无改善。
我对此进行了额外分析：选择了三个空间点【P1(-159.272, 109.693, 551.127)，P2(-157.311, -123.482, 553.841)，P3(-119.28, -123.242, 565.284)】为源点云，给了初始位移【三个点均在xyz三个方向给定+20的平移】为目标点云，三个空间点下配准结果理想。但设置为4个空间点及以上时【额外增加点P4(140.098,-10.6775,559.948)】配准结果异常。

请问造成极少点云配准下ICP结果异常的原因是什么？另外，极少点云配准下有没有配准结果优秀的方法可供选择？

Answer 1

基于new bing部分指引作答：
在极少点云配准下，ICP结果异常的原因可能是由于点云的数量太少，无法提供足够的信息进行准确的配准。ICP算法是一种迭代优化算法，通过最小化源点云和目标点云之间的距离来求解最佳的旋转平移矩阵，但当点云数量很少时，可能会出现以下情况：

1、不稳定性：由于点云数量有限，可能存在噪声或不完整的数据，这会导致配准结果不稳定。ICP算法在每次迭代中依赖于局部最优解，因此对于少量点云，即使进行多次迭代，也很难得到准确的结果。

2、信息不足：点云数量较少时，无法提供足够的几何信息，特别是在复杂场景或存在遮挡的情况下。这会导致ICP算法无法正确地估计旋转平移矩阵，从而产生错误的配准结果。

针对极少点云配准下的优秀方法，以下是几种可供选择的方法：

1、特征匹配：可以提取点云中的特征，例如角点、边缘等，然后使用特征匹配算法进行配准。这种方法可以在点云数量较少的情况下提供更稳定和准确的配准结果。

2、迭代最近点（Iterative Closest Point with Correspondences）：与传统的ICP算法不同，迭代最近点算法在每次迭代时使用预先计算的点对应关系来引导配准过程。该方法可以在点云数量较少时提供更好的配准性能。

3、基于全局优化的方法：这些方法通常使用全局优化算法，例如基于图优化的方法或基于最小二乘的方法，通过最小化点云之间的整体误差来求解最佳的配准结果。这些方法可以在点云数量较少时提供更准确的配准结果。

请注意，选择适当的方法需要根据您的具体应用场景和点云数据特点进行评估和实验。