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为减小离群点对点云配准精确度的影响,避免点云配准迭代计算过程中陷入局部最小值,基于鲁棒性准则函数点云配准框架提出泰勒级数准则函数鲁棒性点云配准算法.该方法分为泰勒级数准则函数的提出和配准初始值的确定2个方面.泰勒级数准则函数中,考虑各准则函数限制离群点影响来提高配准精确度的内因,对权值递减速率较合理的Cauchy准则函数进行泰勒级数展开,构造泰勒级数准则函数解决离群值问题;配准初始值的确定中,通过计算待匹配点云数据集的重心,根据重心信息确定平移向量,解决局部最小值问题.数值实验结果表明,泰勒级数准则