icp 算法原理是：
选取目标点云P和源点云Q，按照一定的约束条件，找到最邻近点（pi,qi）,然后计算出最优R和t（旋转和平移），
使得误差函数最小，误差函数E（R，t）：
基本算法流程：
1、在目标点云P中选取点集pi。
2、在源点云Q中选取对应的点集qi，使得||qi-pi||==min，也就是距离最小，这里的距离为欧氏距离。
3、计算旋转R和t，使得误差函数最小。
4、此时经过步骤3的R旋转和t平移后得到新的点集pi`，pi`=Rpi+t
5、计算pi`到点集qi的平均距离d。
6、如果d小于预设的阈值或者超过了迭代的次数，则停止，否则跳到步骤2，直到满足收敛条件。
算法重点问题：
1，原始点集的采集方法：
1）均匀采样、
2）随机采样
3）法矢采样
2，确定对应的点集方法：
1）点到点
2）点到投影
3）点到面
3，计算变化矩阵：
1）四元素法
2）svd奇异值法
欧式距离：
1、二维：
2、三维
