为了让机器人能抓取物体，通常要求算法具有两个功能：物体识别+位姿估计。
- 物体识别：采用颜色直方图、局部特征点（SIFT等）、BoF（Bag-of-Features 原理做的图像物体定位算法）等传统方法；特征点提取，聚类，PNP或者close form找到3D的relative pose。深度学习方法：fast-RCNN，yolo2，RCNN，RNN ；
- 位姿估计：多采用点云配准（可以直接用ICP算法将这片点云与物体的3D模型对齐，求两个点云之间的旋转平移矩阵rigid transform or euclidean transform 刚性变换或欧式变换）或 bounding box 提取等的传统简单方法；深度学习方法，采用卷积神经网络CNN训练一小片点云的可抓取性
ICP是解决三维点集配准问题的一个应用较为广泛的算法，此外在SLAM等移动机器人导航等领域也有着很大的用武之地。三维点集配准是一个非常重要的中间步骤，它在表面重建、三维物体识别、相机定位等问题中有着极其重要的应用。对于三维点集配准问题，研究者提出了很多解决方案但是应用最广泛的，但是应用最广泛，影响最大的还是由Besl和Mckay在1992年提出的迭代最近点算法（Iterative Closest Point，ICP），它是基于纯粹几何模型的三维物体对准算法，由于它的强大功能以及高的精确度，很快就成为了曲面配准中的主流算法。ICP算法有以下特点：
- 可以获得非常精确的配准效果；
- 可以处理三维点集、参数曲面等多种形式表达的曲面，也就是说该算法对曲面表示 方法独立；
- 不必对待处理的点集进行分割和特征提取；
- 在较好的初值情况下，可以得到很好的算法收敛性。
- 该算法在搜索对应点的过程中，计算代价非常的大；
具体的实现步骤可以参考：http://blog.csdn.net/yang_q_x/article/details/52326953?locationNum=7
具体原理性质的东西：http://www.cnblogs.com/liuyuan-pal/p/6444684.html
PCL中实现ICP与相关论文中一致，最终的变换矩阵都是基于SVD（奇异值分解）。由基类Registration派生，直接实例化对象即可：
Pcl::IterativeClosestPoint<SourcePoint,TargetPoint> icp成员函数的组成：
1. inline void inline void setSearchMethodTarget(const KdTreePtr &tree)
kdtree加速搜索，还有一个Target的函数，用法与之一致，普通的匹配可以不用使用。
2. inline void setInputSource (const PointCloudSource ConstPtr &cloud)
源点云。指将要被旋转和平移的点云。
3. inline void setInputTarget (const PointCloudTarget ConstPtr &cloud)
目标点云。从Source到Target匹配，将源点云变换到目标点云的相对位置。
4. inline void setMaximumIterations (int nr_iterations)
迭代次数，几十上百甚至上千都可能出现（默认为10），可以用来终止迭代。
5. inline void setTransformationEpsilon (double epsilon)
上次转换与当前转换的差值，这个值一般设为1e-6或者1e-10或者更小，可以用来终止迭代次数。
6. inline void setEuclideanFitnessEpsilon (double epsilon)
前后两次迭代方差的差值，可以用来终止迭代次数。
7. inline void setMaxCorrespondenceDistance (double distance_threshold)
如果两个点云距离大于此值，则被忽略（PCL默认距离单位是m），
一般根据两个点云之间的距离估计，这个值对点云匹配的结果影响较大。
8. inline void align (PointCloudSource &output) output为配准后点云。
9. inline Matrix4 getFinalTransformation () 获取最终的转换矩阵。
注：
1.如果由于设置相关参数过于苛刻，而造成没有匹配成功法，icp.hasConverged() 会提示匹配失败，
并且 icp.getFitnessScore() 为0，相关的转换矩阵为单位矩阵。
2.输入的点云最好经过预处理，过于复杂和过多噪声的点与将会出现“Invalid (NaN, Inf) point coordinates given to nearestKSearch!”的错误
icp点云配准案例：http://www.cnblogs.com/21207-iHome/p/6034462.html
typedef pcl::PointXYZRGB PointT;//点类型
pcl::IterativeClosestPoint<PointT, PointT> icp;//创建icp对象
icp.setInputSource(cloud_pr); //原点云
icp.setInputTarget(cloud_hole_pr);//目标点云
pcl::PointCloud<PointT> final_cloud;//配准后点云
//icp 参数设置
icp.setMaximumIterations(1000); //最大迭代次数
icp.setEuclideanFitnessEpsilon(0.5);//前后两次迭代误差的差值
icp.setTransformationEpsilon(1e-10); //上次转换与当前转换的差值；
icp.setMaxCorrespondenceDistance(0.7); //忽略在此距离之外的点，对配准影响较大
//保存配准后的点
icp.align(final_cloud);
//icp匹配后的转换矩阵及得分
cout << "has converged: " << icp.hasConverged() << endl
<< "score: " << icp.getFitnessScore() << endl;
cout << icp.getFinalTransformation() << endl; #include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/registration/icp.h>int main (int argc, char** argv)
{//Creates two pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> boost shared pointers and initializes thempcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_in (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_out (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);// Fill in the CloudIn datacloud_in->width = 5;cloud_in->height = 1;cloud_in->is_dense = false;cloud_in->points.resize (cloud_in->width * cloud_in->height);for (size_t i = 0; i < cloud_in->points.size (); ++i){cloud_in->points[i].x = 1024 * rand () / (RAND_MAX + 1.0f);cloud_in->points[i].y = 1024 * rand () / (RAND_MAX + 1.0f);cloud_in->points[i].z = 1024 * rand () / (RAND_MAX + 1.0f);}*cloud_out = *cloud_in;//performs a simple rigid transform on the point cloudfor (size_t i = 0; i < cloud_in->points.size (); ++i)cloud_out->points[i].x = cloud_in->points[i].x + 1.5f;//creates an instance of an IterativeClosestPoint and gives it some useful informationpcl::IterativeClosestPoint<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ> icp;icp.setInputCloud(cloud_in);icp.setInputTarget(cloud_out);//Creates a pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> to which the IterativeClosestPoint can save the resultant cloud after applying the algorithmpcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> Final;//Call the registration algorithm which estimates the transformation and returns the transformed source (input) as output.icp.align(Final);//Return the state of convergence after the last align run. //If the two PointClouds align correctly then icp.hasConverged() = 1 (true). std::cout << "has converged: " << icp.hasConverged() <<std::endl;//Obtain the Euclidean fitness score (e.g., sum of squared distances from the source to the target) std::cout << "score: " <<icp.getFitnessScore() << std::endl; std::cout << "----------------------------------------------------------"<< std::endl;//Get the final transformation matrix estimated by the registration method. std::cout << icp.getFinalTransformation() << std::endl;return (0);
}