李 佳 骏， 安 毅， 秦 攀， 顾 宏

( 大连理工大学 控制科学与工程学院, 辽宁 大连 116024 )

0 引 言

通过将照相机和激光雷达联合标定，可以使激光扫描仪同时获取点云信息和颜色信息，得到更加接近真实世界的三维彩色点云数据[1]．因此，研究三维彩色点云数据配准在三维重建等领域具有重要的研究意义．点云配准是指将两组有重复区域的点云数据，通过计算点云间的刚性变换关系，最终使两组点云对齐在一个坐标系下，由此构建出完整的数据模型[2]．通常，迭代最近点法(ICP)[3]是解决这一问题的经典方法，但该方法仅适用于源点云和目标点云是预对齐的情况．如果点云较为稀疏或包含重复结构，则配准通常会因落入局部最小值而失败[4]．所以在点云配准前，首先要对点云进行粗配准，即将两片点云初步匹配到一个坐标系下，使源点云和目标点云之间获得良好的初始位姿．在此基础上，使用ICP或其改进的算法[5]进行精配准，进一步提高配准精度．

现阶段已经有许多点云粗配准算法，按照点云局部描述子类型可以将其分为两类．第一类是利用点云本身的几何信息和拓扑信息设计点云局部描述子，如3D-SIFT[6]、Harris 3D[7]和SHOT[8]等．Rusu等[9]首先提出了点云数据的快速点特征直方图(FPFH)特征，提取关键点特征后，使用采样一致性初始配准算法计算出点云的初始变换矩阵完成点云粗配准[10]．郑德华等[11]根据点云的点线面几何特征形成约束条件对点云配准参数进行计算．虽然传统……