В данной статье предлагается эффективный алгоритм регистрации, ориентированный на модели облаков точек и внутренние и внешние облака точек. Во-первых, для выборки точек облака точек используется фильтрация воксельной сетки, и внутренний описатель формы (ISS) используется для извлечения характеристик облака точек. Затем точки характеристики описываются быстрым гистограммой особенностей точек (FPFH) и грубая регистрация облака точек выполняется алгоритмом RANSAC. Наконец, точная регистрация выполняется алгоритмом VGICP, ускоренным графическим процессором (GPU). Результаты экспериментов показывают, что алгоритм в трехмерных моделях с шумом и внутренних и внешних облаках точек с низким уровнем перекрытия достигает высокой точности регистрации при всего 0,118 секунд, 0,306 секунд и 0,648 секунд соответственно. По сравнению с существующими алгоритмами регистрации, эффективность регистрации увеличилась на 79,12%, 82,41% и 88,28% соответственно. Алгоритм в данной статье обеспечивает высокую точность и эффективность регистрации в различных сценариях применения, а также более высокую применимость и устойчивость.

регистрация облаков точек; случайная последовательность совместимости; графический процессор; вокселизированный обобщенный итеративный ближайший точечный