pcl::normaldistributionstransform

pcl::NormalDistributionsTransform（NDT）是一个用于点云配准的算法。

NDT算法基于正态分布函数对点云进行建模，通过最小化变换后的点云与目标点云之间的误差来估计最优的刚体变换矩阵。在NDT中，每个点云点被认为是一个高斯分布的样本，点云的整体表示为一系列高斯分布的叠加。该算法通过迭代优化的方式不断更新均值与协方差矩阵来逼近最优的刚体变换。

具体来说，NDT算法首先将源点云离散化为一系列体素，并计算每个体素中点云点的均值和协方差矩阵。然后，将离散化之后的源点云与目标点云进行匹配，在每次迭代中通过计算匹配误差和对齐误差的梯度来更新刚体变换矩阵，直到收敛为止。

其中，匹配误差是指离散化后的源点云与目标点云在相同体素中的点之间的距离度量，而对齐误差则是指通过变换后的源点云与目标点云之间的误差。算法通过最小化这两个误差来求解最优的刚体变换矩阵。

NDT算法具有以下特点：

1. 与ICP算法相比，NDT算法在配准过程中对初始值敏感性较小，更能够处理初始姿态差异较大的情况。

2. NDT算法能够估计局部和全局刚体变换，并且在估计结果中保留有关点的分布信息，提供更准确的配准结果。

3. NDT算法不仅可以用于点云配准，还可以用于处理点云的滤波、配准评估等应用。

总而言之，pcl::NormalDistributionsTransform是一个用于点云配准的基于正态分布函数的算法，通过迭代优化的方式求解最优的刚体变换矩阵，具有对初始值敏感性低、能够估计局部和全局刚体变换、提供准确配准结果等特点。