초기 자세 차이가 크고 일부 데이터 손실 및 잡음 간섭 상황에서 ICP 알고리즘의 낮은 강인성과 낮은 정합 정확도 문제를 해결하기 위해 통계적 지역 특징 기술 및 매칭 기반의 점 군 정합 알고리즘을 제안한다. 우선, 점 군의 지역 밀도, 점 군 적합 평면 거리 분산, 가우스 곡률, 평균 곡률을 이용해 4차원의 통계적 지역 특징 기술자를 구성하여 쿼리 점의 지역 특징을 정확하게 설명한다; 그 후, 점쌍 간 특징 차이를 통해 대응 점 매칭을 수행하고 잘못된 점쌍을 제거하여 일부 데이터 손실과 잡음 간섭 문제를 해결한다; 마지막으로 평균 매칭 거리를 측정 기준으로 사용해 ICP 알고리즘을 개선하여 점 군을 정합하며 초기 자세가 좋지 않을 때의 낮은 정합 정확도 문제를 해결한다. 실험 결과 이 알고리즘은 초기 자세 차이가 크고 일부 데이터 손실 및 잡음 간섭 상황에서 정합 정확도를 최소 1단계 이상 향상시키고 정합 속도도 크게 증가시켜 강인성과 정합 정확도 면에서 뚜렷한 이점을 나타냈다.

점 군 정합;특징 기술;특징 매칭;평균 매칭 거리;반복 최근접점