pcl_ndt粗配准+icp精配准

pcl_ndt和icp都是点云配准算法，用于将两个或多个点云数据集对齐。然而，它们在配准的精度和速度上有一些差异。

首先，pcl_ndt是一种粗配准算法，其中"ndt"代表正态分布变换。它通过对点云数据进行统计建模来估计刚体变换（旋转和平移）以对齐点云。该算法使用高斯分布来近似点云数据的概率密度函数，并使用迭代的方法来最小化点云之间的差异。它能够处理较大的初始误差，并在模糊或噪声较多的场景中表现良好。然而，由于粗匹配，它可能无法处理高精度的点云配准任务。

相比之下，icp是一种精细的配准算法，即迭代最近点算法。它通过寻找两个点云中最接近的点对来计算刚体变换，以最小化它们之间的误差。该算法重复执行以下步骤：计算最近点对、计算最优刚体变换、更新刚体变换，直到收敛为止。icp算法的优点是它能够在相对低的误差水平下获得高精度的配准结果，但对于大的误差起始配准，可能会陷入局部最优。

综上所述，pcl_ndt适用于粗配准任务，能够处理较大的初始误差和噪声，但对于高精度的点云配准可能不够准确。而icp适用于精细配准任务，能够获得高精度的配准结果，但对于大的误差起始配准可能会受局部最优问题的影响。对于具体的应用场景，我们可以根据需求选择合适的算法来进行点云配准。