法向量估计

算出物体表面每一点朝哪个方向，也就是垂直于表面的那根向量。

法向量是垂直于物体表面某一点的单位向量，表示这块表面朝哪边。点云本身只有一堆坐标，没有「表面」的概念，所以要估计：最常见的做法是取每个点附近的 k 个邻居，做主成分分析（PCA），方差最小的那个方向就是法向；因为正反方向无法区分，还要统一朝向相机或朝外。也有用神经网络直接从单张 RGB 图预测每个像素法向的方法。机器人里它用得很多：吸盘抓取要让吸盘垂直贴住表面，二指抓取常沿法向接近物体；点到平面的 ICP 配准、FPFH 点云特征、泊松表面重建也都依赖法向。点云噪声大、邻域取得不合适时，法向会明显抖动。

例子Open3D 里对点云调用 estimate_normals，再用 orient_normals_towards_camera_location 统一朝向，就能给吸盘抓取算出每个候选点的接近方向。

也叫

点云法向量、表面法向、法线估计

相关

点云、点云配准、FPFH 点云特征、抓取位姿检测、真空吸盘、点云库

来源

PCL Tutorial: Estimating Surface Normals in a PointCloud
Open3D Point Cloud Tutorial (Vertex normal estimation)