提供的代码是一种使用平面提取和匹配以及随后的Ceres Solver库优化转换的LiDAR标定方法的全面实现。这种方法用于对齐多个LiDAR传感器的数据，比如那些安装在车辆或机器人不同位置的传感器，以确保它们生成的点云在同一坐标系统中。
以下是对代码及其实现的标定方法的介绍：
利用平面匹配和优化进行LiDAR标定
在机器人和自动驾驶车辆领域，LiDAR传感器在环境感知中发挥着至关重要的作用。然而，当使用多个传感器时，它们的数据必须准确对齐，以创建周围环境的连贯表征。这段代码展示了一种用于校准多个LiDAR传感器的复杂方法，方法是通过识别并匹配它们各自点云中的几何平面。
过程从使用随机样本共识（RANSAC）算法从点云中提取平面开始。RANSAC识别出噪声数据中的主导平面，然后将其作为特征用于跨不同点云的匹配。每个平面由其模型系数表示，这些系数定义了其在空间中的方向和位置。
在平面提取之后，代码将基准LiDAR（参考）和其他LiDAR传感器之间的平面进行匹配。匹配基于平面方程的相似性，特别是法线向量之间的角度和到原点的距离。这一步骤至关重要，因为它建立了不同点云之间的对应关系。
一旦匹配完成，代码使用Ceres Solver——一个用于建模和解决大型复杂优化问题的开源C++库——来找到最佳转换（旋转和平移），以对齐匹配的平面。这个优化过程最小化了所有匹配对之间的点到平面距离，从而实现了点云的精确对齐。
优化后的转换参数，包括用于旋转的四元数和用于平移的向量，是这一校准过程的结果。这些参数随后可以应用到传感器数据中，将它们带入一个共同的坐标框架，允许进行综合分析和应用。
这种标定方法对噪声具有鲁棒性，可以是依赖于来自多个LiDAR传感器的精确空间信息的系统的重要组成部分。它特别适用于需要在复杂环境中进行高级任务的应用，如制图、导航和对象检测。
目录
算法框架
main.cpp
include/feature_extraction.h
include/registration.h
src/feature_extraction.cpp
src/registration.cpp
CMakeList.txt文件
运行结果
算法框架
main.cpp
#include "feature_extraction.h"
#include "registration.h"
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>
#include <Eigen/Core>
#include <Eigen/Geometry>
#include <ceres/ceres.h>
using namespace pcl;
using namespace std;
namespace fs = boost::filesystem;
int main() {
try {
string baseDir = "/home/fairlee/lidar_calibrate_data/";
auto planes_128 = extractPlanesFromCloud(baseDir + "128.pcd");
auto planes_left = extractPlanesFromCloud(baseDir + "left.pcd");
auto planes_right = extractPlanesFromCloud(baseDir + "right.pcd");
// visualizeAndPrintPlanes(planes_128, "cloud_128");
// visualizeAndPrintPlanes(planes_left, "cloud_left");
// visualizeAndPrintPlanes(planes_right, "cloud_right");
auto matched_planes_left = matchP
