激光与红外

作者：王一

单位：1.华北理工大学 电气工程学院,河北 唐山 063210；2.唐山市先进测试与控制技术重点实验室,河北 唐山 063210；

关键词：点云配准;相异向量;SACIA;对称目标函数;ICP

基金：河北省教育厅科学研究项目(No.CXY2024013)资助。

点云配准是工业自动化装配场景中实现复杂零件精密测量的关键技术。针对点云配准过程中易出现误匹配点对、配准精度低与计算耗时长等问题,提出了一种基于改进采样一致性初始配准(SAC IA)算法的三维点云配准方法。首先,对原点云进行降采样处理,并采用三维尺度不变特征变换(3D SIFT)算法提取关键点；其次,采用快速点特征直方图(FPFH)特征描述子实现特征描述,在粗配准阶段通过引入相异向量剔除无效点对,从而提高配准的准确性与效率；最后,在精配准阶段采用基于对称目标函数的点到面迭代最近点(ICP)算法,进一步提高配准精度。通过对比本文改进算法与其他三种算法在不同点云数据集的配准结果,最终本文算法配准精度控制在01mm数量级,配准速度相较于对比算法提高了15～35,且具有更强的鲁棒性。

来源：2026年第4期

《激光与红外》期刊编辑部

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