什么是NDT算法?

NDT算法(Normal Distributions Transform,正态分布变换)是一种广泛应用于自动驾驶领域的三维点云配准方法。其核心思想是将扫描得到的点云数据转换为由多个局部正态分布组成的概率表示,通过优化两个点云分布之间的相似度来实现精确匹配。相较于传统的ICP算法,NDT对初始位置偏差和噪声具有更好的鲁棒性,且计算效率更高,特别适合处理激光雷达在复杂环境中获取的大规模点云数据。

在自动驾驶实际应用中,NDT算法常用于高精度定位模块,通过将实时点云与预先构建的高精度地图进行匹配,实现厘米级定位精度。特斯拉早期自动驾驶系统就采用了改进版的NDT算法进行车辆定位。随着技术的发展,现代NDT算法常与IMU、轮速计等传感器数据进行融合,并采用多分辨率策略来平衡精度与计算效率。对于产品经理而言,理解NDT算法的特性有助于合理评估定位方案的性能边界,特别是在隧道、城市峡谷等GNSS信号缺失场景下的可靠性评估。