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摘要
为更快速、精确地配准点云，提出一种基于密度优化的快速点特征直方图(FPFH)配准算法。该算法通过点云中每一点的法线，建立局部坐标系，后通过平移方式得到每一点对及其加权邻域的法向偏角信息，由此构造33个区间的快速点特征直方图；同时为了解决FPFH缺少邻域间互联信息的缺点，引入点云密度及其加权邻域密度特征描述符，并将其划分为11个区间，进而构造44个区间的快速点特征直方图。随后以经典斯坦福兔子模型为试验对象，将所提算法与传统FPFH算法对比，试验结果表明所提算法可保证在时间复杂度不变的情况下，配准误差降低6.7%。
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