我的目标是将3D点 Cloud 与ICP对齐 . 不知怎的，我有一个错误，我相信这是因为累积的矩阵变换 .
为了调试，我开始使用2D点 Cloud . 为了创建点 Cloud ，我创建一个随机角度并用cos（）和sin（）将它们标记为x和y值，所以我在圆上有随机点 . 比我使用每个新创建的图像迭代上升的平移和旋转 .
我正在生成大约20点 Cloud 并将它们存储在这些512 * 512图像中 . 比我想要加载图像，从中创建点 Cloud 并将它们与ICP对齐 .
现在进行累积矩阵变换 . 时间0处的图像将具有Identity矩阵 . 但是，从上一个已知的位置：Mi = M * Mi-1，从ICP（M）收集的矩阵乘以转换矩阵，其他图像将变为转换 .
我不确定这是写入方式，还是在应用完全转换之前我必须转换回Identity .
我的结果是10点 Cloud ：
首先，我们看到没有ICP的聚集点 Cloud ，第二个是ICP . 我之前只用翻译测试过它，效果非常好 . 而且我只用旋转测试它，在那里我有很高的错误 . 可能是，旋转是高的，因此ICP将点对齐错误而不是找到错误的匹配 .
但是如果我测试真实数据，从Xbox Kinect相机收集的图像，它似乎具有与我的2D点 Cloud 示例相同的错误 .
那么我计算累积矩阵变换是错误的吗？或者是否有一个我看不到的不同问题？
我应该如何正确设置ICP？我只使用设置：
icp.setTransformationEpsilon (1e-9);
还有其他方法可以正确测试吗？