针对三维点云配准时容易受到噪声、奇异值等不利因素影响的问题，提出一种多特征提取与匹配矩阵驱动的点云配准方法。利用多特征提取模块提取稳健的关键点和关键点的局部几何特征；分别计算出关键点的特征匹配矩阵和空间匹配矩阵，并对二者进行融合，提高正确匹配点对的概率；在前两方法的驱动下，利用加权奇异值分解计算点云间的刚体变换矩阵，降低噪声和奇异值等因素对配准的影响。实验结果表明，所提方法与现有的点云配准方法相比，具有更高的配准精度和较强的鲁棒性。
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