4PCS算法（Four Point Congruent Set）是一种用于三维点云配准的计算机视觉算法。其核心思想是通过在两个三维点云中找到相似的子集来描述它们之间的刚性变换关系。具体来说，4PCS算法使用四个点来描述这种关系，因此被称为“四点匹配算法”。
该算法的主要步骤包括：
- 在源点云中随机选择3个点，确定一个平面，在该平面内选择一个点作为第4个点，形成一个基础对。
- 计算基础对的拓扑信息，如距离参数。
- 在目标点云中寻找与基础对近似全等的四点集合。
- 通过匹配这些四点集合来估计两个点云之间的刚性变换矩阵。
4PCS算法的优势在于它能够处理含有噪声和离群点的数据，并且对初始位姿的要求相对较低。此外，4PCS算法基于RANSAC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，从而加速配准过程。
尽管4PCS算法在点云配准中表现出色，但它也存在一些局限性，如在处理大规模点云数据时，算法开销较大。为了解决这一问题，研究者们提出了Super-4PCS等改进算法，以提高算法的效率。
4PCS算法是一种快速、鲁棒的三维点云配准方案，适用于重叠区域较小或重叠区域发生较大变化的场景
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