初始化
选择一个初始的变换（通常是平移和旋转），将一个点云数据集对齐到另一个点云数据集。
找对应点
对于每个点在第一个点云中，寻找在第二个点云中距离最近的点作为对应点。通常采用最近邻搜索（如 KD 树）来加速这一步骤。
计算变换
利用找到的对应点集，计算出一个最优的变换（通常是平移和旋转），使得两个点云之间的距离最小化。这一步可以使用最小二乘法等优化方法来实现。
更新变换
将计算得到的变换应用到第一个点云中，更新其位置。
迭代优化
重复步骤 2-4，直到满足停止条件（如达到最大迭代次数、变换收敛等）。
输出结果
输出最终的配准结果，即两个点云数据集在同一坐标系下的对齐结果。