三维激光扫描仪作为一种新兴的测量手段,可以快速高效地获取实物或场景的三维点云信息。本文针对三维激光扫描点云拼接的核心问题,研究探讨了基于总体最小二乘和抗差估计的点云数据三维配准方法,并基于多元总体最小二乘理论研究改进了的迭代最近点算法(ICP),有效提高了配准的效率和稳健性。1.研究基于总体最小二乘附有限制条件的三维基准转换模型及其抗差算法。在论述杠杆观测值及其对抗差权函数和总体最小二乘模型的影响,并公式推导影响存在性的基础上,构建了面向三维坐标转换的三种抗差权函数:Huber、顾及杠杆观测值的IGG和IGGⅢ。实验研究表明基于总体最小二乘的模型精度优于最小二乘模型,IGG权函数和IGGⅢ权函数抗差效果优于Huber。2.引入多元总体最小二乘算法,研究了基于多元总体最小二乘的三维基准转换模型及其抗差算法。针对附有限制条件的三维基准转换模型中存在的模型误差和病态问题,结合重心化后三维基准转换模型函数前后对称的特点,建立了基于多元总体最小二乘三维基准转换模型,实现了模型抗差计算。验证表明,基于多元总体最小二乘的求解模型比传统的求解转换参数的模型精度更优,且计算过程效率较高;3.在三维点云拼接过程中,提出利用多元总体最小二乘改进ICP算法并推证了算法的可行性和有效性。研究通过主元分析法获取点云间的初始位置,利用KD-Tree进行最近点搜索,基于改进的ICP算法实现刚体转换参数的求解。实验研究表明,改进的ICP算法计算效率优于基于四元数法ICP算法,在保证精度的前提下,提高了计算效率。