基于平移域估计的点云全局配准算法

　　针对迭代最近点（ICP）算法需要两幅点云具有良好的初始位置，否则易陷入局部最优的问题，提出了一种基于平移域估计的点云全局配准算法。首先分别计算数据点云和模型点云的去模糊主方向点云，利用两者平行于坐标轴的包围盒估计平移域范围；其次利用改进的全局ICP算法在估计出的平移域和［-π，π-3的旋转域中进行全局搜索配准。该算法可以根据待配准点云自适应地估计平移域的大小，进行全局自动配准，配准过程中不需要计算点云的特征信息，所需设置的参数少，对点云的初始位置没有要求。实验结果表明，所提算法能够获取全局优化的精确的配准结果，同时提高了全局配准的效率。