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最近在做关于物体姿态估计的项目

基本思路就是

我们在估计物体的pose的时候，需要用分割得到的点云与模型库中的模型做匹配

1、通过基于RANSANC的SAC-IA将点云和模型做大体估计

2、通过ICP对物体pose做精准估计，并返回物体pose

第二步的时候有个问题，很多模型库里的模型都是mesh，转换成点云后因为原本的点就非常稀疏，所以得到的点云也非常稀疏，类似于之前博客中这种

这种问题一个好的解决方案就是在模型表面做拆分，

举个例子

如果不能subdivision,那就往上找那个repair&cleaning,将一些法向错误的点或者面去掉，之后再sample，点就会密集了。

之后可以做SAC-IA和ICP了

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PCL学习（五）如何在mesh模型上sample更多点及三维物体姿态估计的更多相关文章

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