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最近在做關於物體姿態估計的項目
基本思路就是
我們在估計物體的pose的時候，需要用分割得到的點雲與模型庫中的模型做匹配
1、通過基於RANSANC的SAC-IA將點雲和模型做大體估計
2、通過ICP對物體pose做精准估計，並返回物體pose
第二步的時候有個問題，很多模型庫里的模型都是mesh，轉換成點雲后因為原本的點就非常稀疏，所以得到的點雲也非常稀疏，類似於之前博客中這種
這種問題一個好的解決方案就是在模型表面做拆分，
舉個例子
如果不能subdivision,那就往上找那個repair&cleaning,將一些法向錯誤的點或者面去掉，之后再sample，點就會密集了。
之后可以做SAC-IA和ICP了
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