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摘要
针对传统点云配准中存在配准精度低、耗时长的问题，提出一种邻域多维度特征点结合相关熵模型的点云配准方法。首先根据邻域点的加权投影信息、表面曲率和法向量夹角提取特征点；其次用二值化的方向直方图描述子(B-SHOT)进行特征描述与匹配，然后利用刚性距离约束剔除误匹配，并通过随机采样一致性算法获取初始变换矩阵；在精配准阶段，以点到面的距离为准则双向搜索对应点，并通过多种几何特征约束剔除误匹配点对，最后迭代最大相关熵模型的目标误差函数完成精配准。实验结果表明，本文算法比迭代最近点算法(ICP)的配准精度提高了15%～97%、配准效率提高了约90%。
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