用于三维点云数据的配准

资 源 简 介

用于三维点云数据的配准

详 情 说 明

ICP算法（Iterative Closest Point）是三维点云配准领域的经典方法，其核心思想是通过迭代计算逐步对齐两组点云数据。算法流程主要包含三个关键步骤：最近点搜索、刚性变换求解和误差收敛判断。

在每次迭代中，ICP首先在目标点云中为源点云的每个点寻找最近邻点，建立对应关系；然后基于这些对应点对，通过最小二乘法计算最优的旋转和平移变换参数；最后应用该变换并评估配准误差，若未达到阈值则继续迭代。

虽然ICP能够稳定收敛到局部最优解，但对初始位置敏感且易受离群点干扰。后续改进算法通常引入特征匹配加速搜索、加权策略抑制噪声，或结合全局优化跳出局部最优。该技术广泛应用于三维重建、SLAM和工业检测等需要空间对齐的场景。