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点到平面度量通常使用标准非线性最小二乘法，如Levenberg-Marquardt算法。相比点到点算法，点到平面ICP算法迭代次数较多，但收敛速度更快。在处理两个点云之间的相对旋转（角度小于30°）时，为了优化计算速度，可以采用线性逼近的方法，通过θ替换为sinθ，cosθ替换为1，降低非线性最小二乘优化的计算复杂度。[1]

此外，为提高计算的数值稳定性，可以对输入点云进行缩放和移动，使其在以原点为中心的单位球体或立方体内保持有界。这是确保计算过程稳定且有效的重要预处理步骤。

传统的ICP算法采用特定的优化方法来实现点到平面的精准配准，这种方法在许多实际应用中表现优异。

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