PPF算法（Point Pair Features）是一種用於三維點雲識別和位姿估計的全局特徵匹配算法。它通過計算點對之間的特徵向量來編碼物體表面的局部幾何信息，這些特徵向量包括點對之間的距離、法向量以及點對矢量之間的夾角。PPF算法的流程大致可以分為以下幾個步驟：
離線建模。從模型中提取PPF特徵集，這些特徵包括點對距離、點法向量和點對矢量之間的夾角。在模型表面採樣足夠的點對後，將這些特徵寫入哈希表，以特徵為鍵，點對集為值。
採樣匹配。在場景中選取採樣點，對於每個點對，查找模型中相似的點對，並記錄旋轉角。將點對的法向量與世界坐標系x軸對齊，構造投票表。通過對投票表中最高票數的m和α進行分析，得出位姿估計。
特徵提取和匹配。使用深度攝像頭等設備獲取物體的三維點雲數據。對點雲數據進行預處理，如濾波、分割和特徵提取。計算每個點對之間的PPF特徵向量，然後與資料庫中已知物體的PPF特徵進行匹配。
姿態估計。採用RANSAC算法估計物體的位姿。通過隨機採樣和模型評估來尋找最佳的位姿估計結果。
PPF算法能夠處理複雜的幾何形狀和部分遮擋的情況，但其計算成本較高。為了提高效率和準確性，有研究提出了PPF-MEAM算法，通過引入多尺度和多視角信息，提高了物體識別的準確性和魯棒性。