点云配准（一）— ICP方法_icp点云配准

本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。
本文为专栏《python三维点云从基础到深度学习》系列文章，地址为“https://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/124017716”。

        点云配准本质上是将点云从一个坐标系变换到另一个坐标系。

        点云配准通常会需要用到两个点云数据。第一类点云数据称为原始点云，用S（source）来表示。第二类点云数据称为目标点云，用T（Target）来表示。

        点云配准是让原始点云S在目标点云T的坐标上进行显示。我们可以通过找到点云中具有相似特征的点云来确定坐标的变换关系。例如，同一个物体的点云同时出现在原始点云和目标点云中，并且在两个点云中有特征相似的部分点云，根据这些相似的点云信息来计算出变换关系。

        假设原始点云到目标点云发生的是刚体变换，即原始点云通过旋转和平移即可得到目标点云。这里的旋转和平移过程用旋转变换矩阵R和平移变换矩阵T来表示。我们用P(S)表示原始点云中的点，P(T)表示原始点云在目标点云坐标系中的点。那么这种变换关系可以表示为：

        因此，点云配准的主要任务是计算出旋转矩阵R和平移矩阵T。

迭代最近点算法(Iterative Closest Point, ICP)