يُعد خوارزمية النقطة الأقرب المتكررة (ICP) واحدة من أكثر الطرق استخدامًا في تسجيل مجموعات النقاط. ومع ذلك، نظرًا لأنها تعتمد على التحسين التكراري المحلي، تُعرف بكونها عرضة لحدوث الحدود المحلية. ويعتمد أداؤها بشكل حاسم على جودة التهيئة الأولية، ويُضمن فقط التحسين المحلي. تقدم هذه الورقة أول خوارزمية مُحسَّنة عالميًا، تُسمى Go-ICP، لتسجيل المجموعات ثلاثية الأبعاد (الثابتة) وفقًا لمعيار الخطأ L2 المُعرّف في ICP. تعتمد خوارزمية Go-ICP على نموذج فرعي-وحدود (BnB) يبحث في كامل فضاء الحركة ثلاثي الأبعاد SE(3). وباستغلال البنية الخاصة لهندسة SE(3)، نُحدِّد حدودًا عليا ودنيا جديدة لدالة خطأ التسجيل. كما تم دمج خوارزمية ICP المحلية ضمن هيكل BnB، مما يُسرّع من أداء الطريقة الجديدة مع ضمان تحقيق التحسين العالمي. ونُناقش أيضًا توسيعات للخوارزمية، معالجة مسألة المقاومة للقيم الشاذة (الناتجة عن التشتت). وتُظهر النتائج التقييمية أن الطريقة المقترحة قادرة على إنتاج نتائج تسجيل موثوقة بغض النظر عن التهيئة الأولية. ويمكن تطبيق Go-ICP في السيناريوهات التي تتطلب حلًا مثاليًا، أو في الحالات التي لا تكون فيها تهيئة جيدة متاحة دائمًا.