【摘 要】
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为了改善传统车载激光雷达点云配准方法准确度低、计算速度慢的问题，提出了一种基于快速点特征直方图（fast point feature histograms， FPFH）初始匹配与改进迭代最近点（iterative closest point， ICP）精确配准相结合的改进FPFH-ICP配准算法。配准前使用体素滤波器和Statistical-Outlier-Removal滤波器进行预处理；采用FP
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（52172400）；
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为了改善传统车载激光雷达点云配准方法准确度低、计算速度慢的问题，提出了一种基于快速点特征直方图（fast point feature histograms， FPFH）初始匹配与改进迭代最近点（iterative closest point， ICP）精确配准相结合的改进FPFH-ICP配准算法。配准前使用体素滤波器和Statistical-Outlier-Removal滤波器进行预处理；采用FPFH提取点云特征，基于采样一致性（sample consensus initial alignment， SAC-IA）进行初始配准，为精确配准提供良好的位姿信息；建立K-D树并在传统ICP配准算法的基础上添加法向量阈值，对车载激光雷达点云数据进行精确配准；在四种不同场景的实验中，改进FPFH-ICP配准比ICP配准的均方根误差和配准用时分别平均减少了7.56%和41.22%，比点特征直方图（point feature histograms， PFH）配准的均方根误差和配准用时分别平均减少了30.28%和18.95%，表明改进的FPFH-ICP能够对车载激光雷达点云数据实现精确且高效的配准。
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