初期姿勢の差や部分的なデータ欠損、ノイズ干渉下においてICPアルゴリズムの頑健性が低く、登録精度が低い問題に対し、統計的局所特徴記述とマッチングに基づく点群登録アルゴリズムを提案する。まず、点群の局所密度、点群適合平面距離の分散、ガウス曲率および平均曲率を用いて4次元の統計的局所特徴記述子を構築し、クエリ点の局所特徴を正確に記述する。次に、点対間の特徴差異によって対応点マッチングを行い、誤った点対を除去し、部分的なデータ欠損とノイズ干渉の問題を解決する。最後に、平均マッチング距離を評価指標としてICPアルゴリズムを改良し、点群を登録し、初期姿勢が悪い場合の登録精度の低さの問題を解決する。実験結果は、本アルゴリズムが初期姿勢差、部分的なデータ欠損及びノイズ干渉時における登録精度を少なくとも1桁改善し、登録速度も大幅に向上させ、頑健性と登録精度の両面で明確な利点を示すことを明らかにした。

点群登録;特徴記述;特徴マッチング;平均マッチング距離;反復最近点