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摘要
针对基于原始点对特征的三维目标识别算法中存在的内存浪费及过多冗余点导致的配准效率不高问题，提出一种改进的自适应分辨率点云配准算法。通过使用自适应体素网格滤波器对原始点云进行下采样，有效地减少了目标模型哈希表中存在的大量冗余点对，节省了计算机的内存开销并提高了点云配准算法的配准速度。使用迭代最近点方法进一步对聚类结果进行优化处理。实验结果表明：所用算法与传统ICP算法相比，在配准误差相同的情况下配准效率提升显著。
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单位机电工程学院; 长春工业大学
