FPFH算法，即Fast Point Feature Histogram，是一種用於點雲數據處理的特徵提取方法。它是Point Feature Histogram（PFH）算法的一種改進，旨在提高計算效率，同時保持對點雲局部形狀特徵的描述能力。FPFH算法通過計算點對之間的法線差異、距離和角度，並結合點的法向量信息，來描述點雲數據中的局部形狀特徵。
在點雲粗配準中，FPFH算法的作用包括：
特徵描述：計算點雲數據集中每個點的局部特徵描述符，通過描述點雲表面的局部形狀、法線和曲率信息，量化點雲的特徵並用於點雲匹配和配準。
匹配點對選取：利用FPFH算法計算的局部特徵，在兩個點雲數據集之間尋找匹配的點對。通過比較點對之間的特徵描述符，選擇最佳匹配點對，實現粗配準的初步匹配。
有效性驗證：FPFH算法可以作為有效性驗證的依據，用於判斷配準結果的有效性。
FPFH算法的計算過程涉及以下步驟：
計算每個點的法線向量。
以每個點為中心構建一個球形鄰域。
計算球形鄰域內每個點的法線相對於中心點法線的角度差。
將這些角度差組成的直方圖作為點的特徵描述子。
綜上所述，FPFH算法是一種有效的點雲局部特徵提取方法，適用於點雲數據的粗配準和特徵匹配。