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Iterative Closest Point (ICP) [1][2][3] is an algorithm employed to minimize the difference between two clouds of points.
The idc algorithm does a point-to-point correspondence for calculating the scan alignment. The correspondence problem is solved by two heuristics: the closest point rule and the matching range rule. Furthermore, a formula is provided for calculating an error covariance matrix of the scan matching
标准ICP算法是最早提出的基于点-点距离的算法，另外一种是基于点-面的算法，由chen提出，好多文献所说的恶Chen‘s Method。
标准的ICP算法需要粗配，满足距离足够近这一条件之后才能进行精确配准。
由于Outliner的存在，即观测误差和离群点存在，以及部分重叠问题，粗配之后的数据再进行精配的过程中仍然存在不稳健的问题（Robust问题），因此提出了稳健ICP方法。如SICP
一般的ICP算法（上述的）是局部优化算法，还存在全局优化的问题，即不需要单独粗配，直接一步到位。很多的ICP算法都是稳健的方法，但是并不是全局的优化方法。全局的方法有Super4PCS、三点Ransac等。
http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/12627-iterative-closest-point-method
http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/27804-iterative-closest-point
http://projects.asl.ethz.ch/datasets/doku.php?id=laserregistration:laserregistration
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原文地址：http://www.cnblogs.com/yhlx125/p/4955337.html
