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针对迭代最近点（iterative closest point,ICP）算法和正态分布变换（normal distributions transform,NDT）算法实现点云配准误差较大的问题，该文提出了一种NDT-ICP点云配准算法，主要包括NDT粗配准和ICP精配准两个核心环节，将NDT粗配准环节得到的位姿变换矩阵作为ICP精配准环节的位姿初始值，ICP精配准环节通过Gauss-Newton法迭代求解目标函数输出最优变换矩阵。实验结果表明，NDT-ICP算法较ICP算法和NDT算法有效降低了绝对位姿误差，提升了点云配准精度。