ICP算法，即迭代最近点（Iterative Closest Point，ICP）算法，是一种经典的点云配准算法，主要用于将两个或多个三维点云对齐到同一坐标系中。其核心思想是通过迭代优化两个点云之间的匹配误差，直到误差达到最小化为止。
ICP算法的基本步骤包括以下几个方面：
- 确定对应点对：在源点云中找到与目标点云中最近的点，形成对应点对。
- 计算变换：利用最小二乘法或其他优化方法，计算出旋转矩阵和位移向量，使得这些对应点对之间的距离最小化。
- 应用变换：将计算出的变换应用到源点云上，使其尽可能地与目标点云重合。
- 迭代优化：重复上述过程，直到满足某个终止条件，如误差阈值或最大迭代次数。
ICP算法广泛应用于三维重建、机器人导航、医学图像处理等领域。然而，该算法也存在一些缺点，例如对初始位置要求较高，容易陷入局部最优，并且在处理噪声和部分重叠的点云时效果不佳。为了克服这些问题，研究者们提出了多种改进版本的ICP算法，如加入特征预处理步骤、使用鲁棒因子等
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