为了提高大视角变化下点云配准的精度和效率，本文提出了一种基于仿射不变特征点云提纯与改进随机梯度下降法的点云配准方法。该方法首先获取具有抗视角变化能力的二维特征匹配点，并借助特征点云的空间拓扑关系设计点云提纯方法来估计点云初始位姿变换；然后，在随机梯度下降法的基础上，设计聚类近邻快速搜索策略以提高点云对应点的查找效率，概率地动态调整随机梯度下降法的学习率以提高配准的全局收敛性。实验结果表明，本文方法对大视角改变时的点云配准具有很好的适应性，能够有效提高配准的精确度和配准效率。
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