In diesem Artikel wird ein effizienter Registrierungsalgorithmus für Modelle von Punktewolken und innere und äußere Punktewolken vorgeschlagen. Zunächst wird ein Voxelgitterfilter zur Probenahme von Punkten der Punktewolke verwendet, und die interne Formbeschreibung (ISS) wird zur Extraktion der Punktewolkenmerkmale verwendet. Anschließend werden die Merkmalspunkte durch ein schnelles Merkmalspunkthistogramm (FPFH) beschrieben, und eine grobe Registrierung der Punktewolke wird durch den RANSAC-Algorithmus durchgeführt. Schließlich wird die genaue Registrierung durch den GPU-beschleunigten VGICP-Algorithmus durchgeführt. Die Experimente zeigen, dass der Algorithmus in dreidimensionalen Modellen mit rauschenden Punkten und inneren und äußeren Punktewolken mit niedriger Überlappung eine hohe Registrierungsgenauigkeit bei nur 0,118 s, 0,306 s und 0,648 s erreicht. Im Vergleich zu bestehenden Registrierungsalgorithmen hat sich die Registrierungseffizienz um 79,12%, 82,41% bzw. 88,28% erhöht. Der Algorithmus in diesem Artikel gewährleistet eine hohe Registrierungsgenauigkeit und -effizienz in verschiedenen Anwendungsszenarien sowie eine höhere Anwendbarkeit und Robustheit.

Punktwolkenregistrierung; Random Sample Consensus; Grafikprozessor; verallgemeinerte iterative voxelization to nearest point