ICP实施 此任务的主要任务是从初始重叠区域开始，尽可能使两个3D几何图形对齐。 一种获得良好结果的广泛使用的算法称为“迭代最近点”（ICP）。 该算法输出由旋转矩阵和平移矢量形成的刚性变换作为输出。 这是为了解决最小化问题而完成的，其中最小化的误差定义如下： 其中p_i是我们要尝试保留的点，而q_i是参考点。 此外，R是我们要查找的旋转矩阵，而t是平移矢量。 当我们想计算最接近的点以匹配两次扫描时，而不是强行强制进行具有O（n ^ 2）复杂度的计算时，可以通过使用将点存储在其中的KD-tree数据结构来大大提高速度基于它们在空间中位置的树。 请注意，K表示点所在的维数，在这种情况下，我们有3D树。 因此，最近邻居搜索的时间复杂度下降为O（log（n））。 ICP的改进 二次抽样 一个非常直接的改进是尝试不使用两次扫描中的所有点。 有两种方法可以正确地对两个扫描进行二次采样，特别是一

geodesic_matlab：Danil Kirsanov实现的三角形网格的精确测地线

Recent innovation in 3D acquisition technology, such as computer tomography, magnetic resonance imaging, 3D laser scanning, ultrasound, radar, and microscopy has enabled highly accurate digitization of complex 3D objects.