Cet article propose un algorithme d'inscription efficace axé sur les modèles de nuages de points et les nuages de points intérieurs et extérieurs. Tout d'abord, un filtrage de grille de voxels est utilisé pour échantillonner les points du nuage de points, et la description interne de la forme (ISS) est utilisée pour extraire les caractéristiques du nuage de points. Ensuite, les points caractéristiques sont décrits par un histogramme rapide des caractéristiques des points (FPFH) et une inscription grossière du nuage de points est réalisée par l'algorithme RANSAC. Enfin, l'inscription précise est réalisée par l'algorithme VGICP accéléré par processeur graphique (GPU). Les résultats des expériences montrent que l'algorithme dans les modèles tridimensionnels avec des points de bruit et dans les nuages de points intérieurs et extérieurs à faible taux de chevauchement atteint une précision d'inscription élevée en seulement 0,118 s, 0,306 s et 0,648 s respectivement. Comparé aux algorithmes d'inscription existants, l'efficacité de l'inscription a augmenté de 79,12 %, 82,41 % et 88,28 % respectivement. L'algorithme de cet article assure une précision d'inscription et une efficacité élevées dans différents scénarios d'application, ainsi qu'une applicabilité et une robustesse plus élevées.

Inscription de nuage de points; cohérence d'échantillonnage aléatoire; processeur graphique; voxélisation itérative généralisée à points les plus proches