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算法更新: delivery v1.2.1、平整度v1.5、测距v2.2、整车配准v1.3 适配器: vehicle-registration 新增、各算法 manifest 和 adapter 更新 后端: taskCadFiles/source 字段迁移、derivedPointClouds 注册、取消任务联动 前端: ElapsedTime 时长显示、两步算法流程、canRun 逻辑修复 文档: 新增5份算法性能分析报告
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# 使用说明
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## 点云到 CAD 配准
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脚本先用前端/后端质心估计初始平移，再默认执行刚体 ICP 精配准，进一步修正旋转和平移。
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## 常用命令
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```powershell
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python translate_align_pointcloud_to_cad.py --no_visualize
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```
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如果只想使用旧的纯平移方法：
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```powershell
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python translate_align_pointcloud_to_cad.py --no_visualize --no_icp
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```
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## 主要参数
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- `--cad`: STEP CAD 文件路径，默认 `datasets/CAD/*****.stp`。
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- `--pointcloud`: 待配准 PLY 点云或点云目录，默认 `datasets/shift_test_output/`。传目录时会优先读取 `shifted_whole_pointcloud.ply`。
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- `--output_dir`: 输出目录，默认 `results`。
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- `--axis`: 前后方向轴，默认 `x`。
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- `--crop_ratio`: 前端/后端裁剪比例，默认 `0.01`。
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- `--cad_sample_points`: CAD mesh 采样点数，默认 `30000`。
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- `--local_sample_points`: 前端/后端质心计算采样点数，默认 `1000`。
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- `--scale_pointcloud`: 点云缩放系数。例如点云是米、CAD 是毫米时设为 `1000`。
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- `--no_visualize`: 不显示 Open3D 可视化窗口。
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## ICP 参数
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- `--no_icp`: 跳过 ICP，只做前后端质心平移。
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- `--icp_sample_points`: 用于 ICP 的源点云抽样点数，默认 `200000`。
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- `--icp_voxel_size`: ICP 前的体素降采样尺寸，默认 `0` 表示不降采样。
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- `--icp_max_correspondence_distance`: ICP 最大对应距离，默认 `0` 表示根据初始误差自动估计。
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- `--icp_max_iteration`: ICP 最大迭代次数，默认 `50`。
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## 误差统计
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- `--error_sample_points`: 配准误差统计抽样点数，默认 `100000`。设为 `0` 表示使用全部点。
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- `--no_error_stats`: 跳过误差统计。
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## 输出文件
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默认启用 ICP 时：
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```text
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results/aligned_pointcloud.ply
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results/T_rigid_icp.txt
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results/alignment_error_stats.txt
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使用 `--no_icp` 时：
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```text
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results/aligned_pointcloud_translation_only.ply
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results/T_translation_only.txt
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results/alignment_error_stats.txt
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```
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CAD 采样缓存默认保存在：
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```text
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results/cad_cache/
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```
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默认对齐点云以 compact float32 XYZ PLY 写出，文件体积会接近原始 float32 点云。如果需要 Open3D 默认写出方式：
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```powershell
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python translate_align_pointcloud_to_cad.py --no_visualize --save_aligned_float64
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```
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