我正在查看俱乐部数据集https://clubs.github.io/以对点云的多路注册进行一些研究。我最初尝试按顺序使用 ICP 注册方法，一次添加一个点云。
数据集具有对象各种姿势的 RGB 参数。
1525694104,-0.0913515162993169,-0.16815189159691318,0.4504956847817425,0.4591556084159897,-0.7817619820248951,-0.3682132612946675,0.20601769355692517
1525694157,-0.22510740390250225,-0.32514596548025265,0.45221561140129063,0.2388698281592328,-0.8750788198918591,-0.4081451880445991,0.10293936130543749
1525694174,-0.4179094161019803,-0.39403349319958664,0.4522321523188167,-0.004021371419719342,0.9070013543525104,0.4210736433584828,0.005455788205342825
列是
文件名，跨 3 个轴的平移，用于旋转的四元数。
我将图像转换为点云，当我尝试对齐点云时，我需要对转换有一个很好的估计。给定两个点的测量值，我将如何找出这些点之间的转换。我会用它作为我对 ICP 注册算法的初步估计。