lipan
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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
translate_align_project
这是从 point_porj 拆出来的独立工程，只保留 5.1 整体点云和标准 CAD 配准：translate-align。
功能：从标准 STEP CAD 和待对齐点云的车头/车尾区域各采样少量点，计算前后端质心差，并融合成一个整体平移矩阵。该方法只修正平移，不修正旋转。
目录
translate_align_project/
main.py
translate_align_pointcloud_to_cad.py
environment.yml
requirements.txt
datasets/
CAD/
shift_test_output/
results/
数据不随工程复制。请把标准 CAD 放到 datasets/CAD/，把待对齐点云放到 datasets/shift_test_output/，或在命令中显式指定路径。
环境
conda env create -f environment.yml
conda activate translate-align
pip install -r requirements.txt
如果你继续使用已有的 HoLa-Brep 环境，也可以直接在该环境中运行。
快速运行
python main.py translate-align ^
--cad datasets/CAD/M02.stp ^
--pointcloud datasets/shift_test_output/ ^
--output-dir results ^
--axis x ^
--crop-ratio 0.01 ^
--cad-sample-points 30000 ^
--local-sample-points 1000 ^
--no-visualize
--pointcloud 可以是单个 .ply 文件，也可以是目录。传目录时会优先读取 shifted_whole_pointcloud.ply。
输出
results/aligned_pointcloud_translation_only.ply
results/T_translation_only.txt
results/cad_sampled.ply
results/cad_front_sample.ply
results/cad_tail_sample.ply
results/source_front_sample.ply
results/source_tail_sample.ply
T_translation_only.txt 是 4x4 平移矩阵，可复用到后续点云处理或评估流程。