我正在寻找一种算法，该算法最适合具有相似形状的两个点云，其中一个点云应该适合另一个点云。在下图中，黑色点云应尽可能好地定位到红色点云中。在图片中，黑色应该移到右手边。
应该最大化的标准是由点创建的两个对象之间的最小距离。
边界条件：
- 两边的点数可以不同。
- 形状可以是任意的，因此在最佳拟合的情况下，大物体和小物体的质心不一定会落在一起。
我已经做了一些研究，但是由于两边的点数量不同，并且点云之间没有明确的分配，我不知道像ICP这样的算法在这里是否有希望。此外，简单地将坐标系分配给质心处的点云也是不适用的，因为质心不一定会以最合适的方式落在一起。它不会最大化两个形状之间的最小距离。
我的猜测：我可以想象一个完整的工作算法首先需要通过某种样条插值找出点的形状，以便计算法向量，然后可以以迭代方式应用上述标准。