iterative closest point，迭代最近點演算法。假設有a與b兩幀點雲，將b做t0變換變成b1，再在b1中利用k-d tree找到a中所有點的對應點。由所有對應點之間歐氏距離的平方和來作為評價函式，不斷迭代，使得評價函式降低，最終將收斂於實際變換t的近似值。
特點：耗時，在場景變化小的情況下匹配位姿準確，但當場景快速變化，可能無法收斂。
normal destribution transform正態分佈變換。在傳統的icp演算法裡，對於場景的微小變化是「無法忍受」的。ndt改進了這一點，並且由於涉及了對體素的操作，因此可以對付更加稠密的地圖。
首先應該知道的是，正態分佈函式是乙個數學上十分漂亮的函式。其均值反映位置，協方差矩陣反映離散程度。通過將點雲分成乙個個cell（類似體素），用乙個正態分佈函式來表示這個格仔的狀態。其中均值u為點的座標平均值，方差反映各點與均值點的離散程度。
所以接下來的操作就是迭代找到使得兩幀點雲整體的正態分佈盡可能相近。
直接見圖比較方便。曼哈頓距離與歐氏距離介紹
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更詳細的ndt參考資料
ndt原文
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