该项目提供了一个高效且稳健的ICP(Iterative Closest Point)算法MATLAB完整实现,能够实现两组三维或二维点云数据之间的精确空间配准与自动对齐。项目核心功能涵盖了从点云预处理到最终变换参数输出的全流程。首先,算法采用高性能的KD-Tree搜索算法在源点云与目标点云之间快速建立点对点的一一对应关系,有效降低了大规模数据下的计算复杂度;其次,通过奇异值分解(SVD)数学框架计算最优的旋转矩阵和平移向量,使得两组点云之间的欧几里得距离均方误差(MSE)达到最小。为了提高算法的鲁棒性,该