传统点云配准算法的发展趋势

传统的点云配准算法经历了从早期的手动匹配、基于特征的方法到自动化的迭代优化过程。发展趋势主要包括以下几个方面：

1. **从手工到自动化**：早期的工作依赖于人工选择对应点对，如ICP (Iterative Closest Point) 算法。随着技术进步，自动化的特征检测和匹配成为主流，减少了人为干预。

2. **特征描述增强**：研究人员不断开发更强大、鲁棒的特征提取和匹配算法，例如SHOT, SIFT等，以及针对点云特性的局部特征。

3. **全局优化**：从局部优化转向全局优化，通过概率图模型、能量函数等方法求解最优配准。例如GICP (Generalized ICP) 和LOAM (LiDAR Odometry and Mapping)。

4. **深度学习的融入**：深度学习逐渐应用于点云配准，利用神经网络学习高级的特征表示和配准任务。比如PointNet系列工作，可以处理大规模点云数据并提高配准精度。

5. **实时性和效率提升**：为了满足实际应用的需求，研究重点转向了高效、实时的算法，如近似搜索策略和硬件加速计算。

6. **云端和分布式计算**：随着云计算的发展，大规模点云的配准开始考虑分布式计算和云计算平台的优势。