ICP算法的具体计算流程

1. 初始对齐：

   • 输入：两组点云，源点云和目标点云。
   • 初始化：选择一个初始的对齐变换，通常是单位矩阵（表示没有初始变换）。

2. 迭代过程：

   • 步骤1：最近点查找：

     • 对于源点云中的每个点，找到目标点云中最接近的点。这个最近点的查找通常使用最近邻搜索算法。
     • 例如，源点云中的一个点可能在目标点云中找到一个最近的对应点。

   • 步骤2：估计变换：

     • 根据找到的点对，估计一个新的变换（包括旋转和平移），使得源点云更好地对齐到目标点云。
     • 变换的估计过程考虑了所有找到的最近点对，寻找一个最佳的整体变换。

   • 步骤3：应用变换：

     • 将估计的变换应用到源点云上，更新源点云的位置。
     • 这样，源点云会逐步移动，向目标点云靠近。

   • 步骤4：检查收敛：

     • 检查变换是否收敛，即变换的变化是否小于某个预定的阈值，或者是否达到最大迭代次数。
     • 如果收敛条件满足，则迭代停止；否则，返回步骤1，继续迭代。

3. 输出：

   • 最终结果：变换矩阵，表示将源点云对齐到目标点云的最终变换。
   • 对齐后的点云：应用最终变换后的源点云，与目标点云尽可能重合。