一、概述

1.1 定义

  Robust_ICP（鲁棒迭代最近点算法）:是一种改进的ICP（Iterative Closest Point）算法，用于处理3D点云配准问题，特别是在存在噪声、外点（不匹配点）或数据分布不均等复杂情况下。

主要思路：在迭代中通过最小化点云之间的距离误差来优化刚体变换的估计。它通过迭代的方式来不断优化刚体变换，直到达到最小化距离误差的效果。其核心思想是通过找到两个点云之间的最佳匹配来优化刚体变换的估计。

优点：

1. 算法具有较高的鲁棒性，能够处理一定程度的噪声和异常值。
2. 算法能够处理不完整的点云数据，对缺失的点云也能进行匹配。
3. 算法的迭代过程可以保证不断优化刚体变换的估计，从而得到较好的匹配效果。

缺点：

1. 算法对于大规模点云数据的处理效率较低，计算量较大。
2. 算法对于点云形状差异较大的情况下，容易陷入局部最优解。
3. 算法对于点云中存在较大的噪声和异常值时，匹配效果可能较差。

1.2 算法步骤

在open3d.pipelines.registration中封装了核函数，常见核函数列表如下