迭代最邻近点算法

资 源 简 介

迭代最邻近点算法: 计算两组点云之间的最佳匹配效果

详 情 说 明

在计算机视觉和机器人领域中，迭代最邻近点算法（Iterative Closest Point algorithm，ICP算法）是一种基于迭代的优化方法，用于计算两组点云之间的最佳匹配效果。该算法最初是由克雷斯（Paul J. Besl）和麦克凯（Neil D. McKay）于1992年提出。该算法的核心思想是，通过使用最邻近点（nearest neighbor）的匹配，将一个点云与另一个点云进行对齐。在每次迭代中，ICP算法通过计算两个点云之间的最小平方误差（Mean Squared Error，MSE）来确定最佳匹配。该算法已被广泛应用于三维重建、机器人导航和医学图像处理等领域。