NDT（Normal Distributions Transform）算法是一種高效的點雲配準算法，具有速度快、精度高、對初值誤差和點雲畸變敏感度低的特點，特別適合處理大規模點雲。NDT算法的主要步驟包括：
將參考點雲（或目標點雲）的空間劃分為一系列規則的格線（或體素），每個格線內部使用高斯分布來模型化點雲的數據。
在配準過程中，將待配準的點雲轉換到參考坐標系下，並計算這些點落入各個格線的機率。
通過最佳化算法（如牛頓法）調整變換參數（旋轉和平移），以最大化所有點落入對應格線的機率，即最大化似然函式。
NDT算法的優點在於它能夠將三維空間中複雜多變的點雲數據轉化為一系列規則的格線，並在每個格線內使用高斯分布進行建模，從而簡化了配準過程的複雜性。此外，NDT算法非常適合使用GPU加速，可以實現高效的運行。