对于刚性点集配准,传统的迭代最近点(ICP)算法是准确且快速的,但无法处理仿射情况。本文改为介绍一种新的基于lie群的广义ICP算法,用于mD点集的仿射配准。首先,利用奇异值分解技术,将仿射变换分解为三个特殊矩阵,然后对其进行约束。然后,在仿射ICP算法的每个迭代步骤中,通过李群的指数映射及其泰勒逼近来表示这些矩阵。这样,仿射配准问题最终简化为二次编程问题。通过解决这个二次问题,新算法从任何给定的初始参数单调收敛到局部最小值。因此,为了达到所需的最小值,需要良好的初始参数和约束条件,这些参数和约