NDT 配准（正态分布变换）

把点云划成格子、每格用正态分布描述，再据此对齐两帧点云。

NDT 是一种点云配准方法，2003 年由 Biber 和 Straßer 提出用于二维激光扫描匹配，后来被扩展到三维。它把参考点云划分成体素网格，每个格子用均值和协方差表示成一个正态分布，然后优化当前点云的位姿，让变换后的点落在这些分布中的概率最大。相比迭代最近点（ICP）逐点找对应，NDT 不需要最近邻搜索，对初值和噪声更稳。常用于激光雷达在预建地图中的定位，点云库 PCL 和 Autoware 都有实现。

例子自动驾驶车辆用 NDT 把当前激光雷达扫描和预先建好的点云地图配准，得到车在地图里的位置。

也叫

正态分布变换、NDT 点云配准

相关

点云配准、迭代最近点、激光SLAM、重定位、点云库、激光雷达

来源

How to use Normal Distributions Transform - PCL Tutorials