文章目录前言一、基本原理1.原理介绍2.优化流程(1)初始化阶段(2)配准阶段前言相关中文博客1：CSDN强烈推荐相关中文博客2：CSDN3D变换雅可比海森矩阵计算：CSDN一、基本原理1.原理介绍在使用NDT（NormalDistributionsTransform）进行扫描配准时，目标是找到当前扫描

点云匹配在感知环节是一个很重要的信息获取手段，而其中的算法也有几个比较经典了，例如ICP（IterativeClosestPoint，迭代最近点）算法，而本文决定记录学习的是NDT算法，也就是NormalDistributionTransform，正态分布变换算法。什么是正态分布变换算法呢，简言之，就是把空间中的点云进行整

1前置知识2正态分布变换（NDT）以往的激光匹配方法有ICP方法及基于特征提取的方法，基于ICP方法因为需要绝对对应有可能出现不能收敛的情况，基于特征方法大多数需要做额外的复杂数据预处理，论文作者提出了一种基于概率的方法，NDT匹配2.1基本思路这里首先针对一帧单独的点云。NDT通