点云配准是计算机视觉领域中的一个重要问题，其目的是将多个点云数据集对齐，以便进行后续的处理和分析。在过去的几十年中，已经有很多点云配准算法被提出，其中最经典的算法之一就是ICP（Iterative Closest Point）算法。本文将介绍一种新的ICP算法，该算法在点云配准问题上取得了新的突破。 1. 传统ICP算法存在的问题 传统的ICP算法在点云配准问题上已经被广泛应用，但是该算法存在一些问题。ICP算法对于初值的依赖性比较强，如果初值不好，算法可能会陷入局部最优解。ICP算法不适用于