这个是经典的点云配准算法，可以正常运行，简洁易懂。

ISP和IAP和ICP几种烧录方式的区别

ICP_及_原子吸收的主要区别及各自的优势.doc

ICP经营许可证是可以变更的吗.docx

很好地实现了激光雷达点云的ICP配准，附带数据

点集配准对于多台摄像机的校准，3D重建和识别等非常重要。迭代最近点（ICP）算法对于相同比例的点集配准来说是准确且快速的，但是不能处理不同比例的情况。 取而代之的是，本文介绍一种称为缩放迭代最近点（SICP）算法的新颖方法，该算法将带有边界的缩放矩阵集成到用于缩放配准的原始ICP算法中。 在此算法的每个迭代步骤中，我们都建立了两个mD点集之间的对应关系，然后使用简单快速的迭代算法以及奇异值分解（SVD）方法，并结合了抛物线的性质来计算比例，旋转和平移转换。 已经证明，SICP算法可以从任何给定参数单调收敛到局部最小值。 因此，要达到所需的全局最小值，就需要良好的初始参数，本文通过分析点集的协方差矩阵成功估算了这些参数。 SICP算法与形状表示和特征提取无关，因此通常用于缩放mD点集的配准。 实验结果表明，与标准ICP算法相比，该算法具有较高的效率和准确性。

利用icp进行的点云拼接，内容详细，非调用matlab自带的函数

icp点云数据matlab仿真，里边有激光雷达的2d数据集，自己采集的。算法是根据网上改的，用来做毕设分析。干货很多，建议认真学习

注意： 这是最初的go-icp项目的cython版本。 Go-ICP用于全球最佳3D点集注册 下图取自原始作者的git页面 （演示视频可在找到。） 介绍 该存储库包含用于Go-ICP算法的Cythonized代码（具有用于异常值处理的修整策略）。 它是GNU通用公共许可证（GPL）v3条款下的免费软件。 可以在以下论文中找到Go-ICP算法的详细信息： J. Yang， H。Li ， J。Y . Jia， Go-ICP：高效有效地解决全球3D注册问题，国际计算机视觉会议（ ICCV ），2013年 J. Yang， H。Li ， D。Campbell ， Y。Jia ， Go-ICP：

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