Este artículo propone un algoritmo de registro eficiente orientado a modelos de nubes de puntos y nubes de puntos interiores y exteriores. En primer lugar, se utiliza un filtrado de rejilla de voxel para muestrear puntos de la nube de puntos, y se utiliza la descripción interna de forma (ISS) para extraer las características de la nube de puntos. Luego, los puntos de características se describen mediante un histograma rápido de características de puntos destacados (FPFH) y un registro grueso de la nube de puntos se realiza mediante el algoritmo RANSAC. Finalmente, el registro preciso se realiza mediante el algoritmo VGICP acelerado por GPU. Los resultados experimentales muestran que el algoritmo en modelos tridimensionales con puntos ruidosos y en nubes de puntos interiores y exteriores con baja superposición logra una alta precisión de registro en solo 0,118 s, 0,306 s y 0,648 s respectivamente. En comparación con los algoritmos de registro existentes, la eficiencia del registro aumentó en un 79,12 %, 82,41 % y 88,28 % respectivamente. El algoritmo de este artículo garantiza una alta precisión y eficiencia de registro en diferentes escenarios de aplicación, así como una aplicabilidad y robustez más altas.

Registro de nube de puntos; muestreo aleatorio coherente; procesador gráfico; voxelización iterativa generalizada a los puntos más cercanos