【摘 要】
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经典的迭代最近点算法对初始位置敏感并可能陷入局部最优解，而如果先进行粗配准调整位姿，又会出现计算时间长的问题。因此，提出一种基于主成分分析的高效点云配准算法。首先，利用主成分分析法得到两片点云的主轴方向；然后，通过两个主轴关系进行坐标系变换；最后，利用轴上轮廓点的距离进行校正，解决主轴反向问题，相较于原本的误差校正极大减小了计算量。实验结果表明：对包含2万多点的点云，基于轮廓距离改进的主成分分析配
【基金项目】
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自然基金重点国际（地区）合作与交流项目（61960206010）； 四川省科技计划（2021YJ0080）；
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经典的迭代最近点算法对初始位置敏感并可能陷入局部最优解，而如果先进行粗配准调整位姿，又会出现计算时间长的问题。因此，提出一种基于主成分分析的高效点云配准算法。首先，利用主成分分析法得到两片点云的主轴方向；然后，通过两个主轴关系进行坐标系变换；最后，利用轴上轮廓点的距离进行校正，解决主轴反向问题，相较于原本的误差校正极大减小了计算量。实验结果表明：对包含2万多点的点云，基于轮廓距离改进的主成分分析配准算法平均可减少80%的运行时间，计算效率显著提高；同时还可有效处理点云初始位置较差的情况，实现两片点云任意位姿下的快速配准。该算法可实际应用于列车部件的三维点云配准，提高配准效率。
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