Para abordar la baja robustez y precisión de registro del algoritmo ICP en casos de gran diferencia de pose inicial, pérdida parcial de datos y ruido, se propone un algoritmo de registro de nubes de puntos basado en la descripción estadística de características locales y su correspondencia. Primero, se construye un descriptor de características locales de cuatro dimensiones utilizando la densidad local del punto, la varianza de la distancia al plano ajustado, la curvatura gaussiana y la curvatura media para describir con precisión las características locales del punto de consulta; luego, se realiza la correspondencia de puntos basándose en las diferencias de características entre pares de puntos, eliminando pares incorrectos para resolver problemas de datos parcialmente faltantes y ruido; finalmente, se utiliza la distancia media de correspondencia como métrica para mejorar el algoritmo ICP y registrar la nube de puntos, solucionando el problema de baja precisión de registro con mala pose inicial. Los resultados experimentales muestran que este algoritmo mejora la precisión del registro al menos en un orden de magnitud en condiciones de gran diferencia de pose inicial, pérdida parcial de datos y ruido, y también mejora significativamente la velocidad de registro, demostrando claras ventajas en robustez y precisión.

registro de nubes de puntos;descripción de características;correspondencia de características;distancia media de correspondencia;punto iterativo más cercano