普通icp和svd icp区别

普通ICP（Iterative Closest Point）和SVD ICP（Singular Value Decomposition ICP）是两种常用的点云配准方法。

普通ICP是一种迭代的最近点匹配算法，它通过最小化点云之间的距离来求解最优的刚体变换（平移和旋转），使得两个点云尽可能地对齐。它的基本思想是通过不断迭代，将目标点云中的每个点与参考点云中的最近邻点进行匹配，然后计算两个点云之间的误差，并使用优化方法来更新刚体变换参数，直到达到收敛。

SVD ICP在普通ICP的基础上做了改进，它引入了奇异值分解（Singular Value Decomposition）来解决普通ICP在某些情况下不稳定的问题。在普通ICP中，点云中的噪声或离群点可能会导致配准结果不稳定。SVD ICP通过对点云之间的误差矩阵进行奇异值分解，可以得到一个更稳定的解，减小了噪声和离群点的影响。

总结起来，普通ICP是一种简单直观的点云配准方法，而SVD ICP在普通ICP的基础上引入奇异值分解来提高配准的稳定性。在实际应用中，根据具体的场景和需求选择适合的方法。