基于特征点匹配的三维点云配准算法

三维点云配准在逆向工程、机器人导航、物体形状检测和三维重建等领域有着十分广泛的应用。针对预先没有任何信息的三维点云数据配准问题,提出了一种基于特征点匹配的三维点云配准算法,根据点云区域法向量的分布特征提取特征点集,接着对特征点集采用快速点特征直方图(FPFH)进行描述,然后对FPFH特征使用双向最近邻距离比匹配方法实现初始配准。最后采用自适应收敛阈值的迭代最近点算法,对理想成像的特点进行分析,预先设置配准收敛阈值,能够有效地减少迭代次数,以此来实现更加快速、准确的点云精确配准。实验仿真结果验证了该方法的有效性。