左 超，鲁 敏，谭志国，郭裕兰

（国防科学技术大学电子科学与工程学院，湖南 长沙 410073）

1 引言

激光雷达为制导系统的目标识别提供了更为丰富的三维信息，相比红外成像传感器和合成孔径雷达在探测目标方面更具优越性，已成为各军事强国的关注重点和研究热点。通常，在基于点云的激光雷达目标识别中，由于自遮挡的存在，导致获取的只是复杂场景的局部数据，且雷达载体的运动导致这些局部数据是在不同视点条件下获取的。将这些不同视点下的成像数据有效拼接起来，是后续激光雷达目标检测与识别的基础工作。

军事应用中，激光雷达通常携带了姿态测量装置和定位装置，但是，其精度的限制以及其他因素的干扰，使得获取的位置姿态信息精度不高，解算出的旋转矩阵和平移矢量存在一定的误差，不同视点下的成像数据在同一坐标系下无法实现有效拼接。为此，高效、高精度的拼接算法成为解决该问题的关键，且一直是国内外学者的研究热点。

当前应用最广泛的拼接算法就是ICP（Iterative Closest Point）算法[1～8]及其改进。ICP 算法是一个性能优越的拼接算法，可以实现精确拼接。但是，ICP算法的运行速度以及向全局最优的收敛性却在很大程度上依赖于给定的初始变换估计以及在迭代过程中对应关系的确立。研究学者针对这两个问题进行了许多有效的改进。Chen等[2]提出了一种基于点到面的方法，该方法将点到点的距离用点到面的距离代替，精度更高，但是效率并没有很大提高。……