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一种基于降采样后关键点优化的点云配准方法一种基于降采样后关键点优化的点云配准方法。该方法始点云降采样为较小的点云，并提取关键点作为表示点云的有效特利用这些关键点进行配准，可以减少计算量和噪声干扰。该方法通过比较两个点云的关键点描述符，使用使用迭代最近点算法(ICP)进行对齐，再使用基于局部特性的描述符匹配优化结果。在实验中，我现有方法进行比较，并在不同数据集上测试了我们的方法。实验结。，配准，关键点，降采样点云配准是三维重建、物体识别和机器人导航等领域中的重要问题。配准的目标是将来自不同视角或传感器的多个点云对齐。精确的点准可以提高三维重建的精度和速度，并支持自主导航和物体识别等。点云配准方法包括基于特征的方法、基于全局优化的方法和基于优化的方法等。现有的配准方法的精度和计算开销各不相同，因此合。点云的局部最大值或变化显著的点，描述符是经过处理的局部。这些关键点和描述符可以用于点云匹配和配准。然而，由于度稀疏和多样性，关键点提取和描述符匹配往往受到噪声干扰文提出了一种基于降采样后关键点优化的点方法。该方法先将原始点云降采样为较小的点云，并提取关键点征点云的有效特征。然后利用这些关键点进行配准，以减少计算量和噪声干扰。我们使用迭代最近点算法(ICP)进行初始对齐，并使用特性的描述符匹配优化结果。与现有方法进行比较，实验结果配准方法包括基于特征的方法、基于全局优化的方法和准。SIFTISSFPS这些算法可以定的关键点，但受到噪声和稀疏性的影响。描述符匹配算法通常于几何特征的方法、基于颜色特征的方法和基于深度学习的方法些方法可以提高匹配精度，但计算开销往往非常高，限制了其在优化的方法通过优化全局误差度量，使两个点云尽可能地匹配。常用的全局优化方法包括最小二乘法(LS)、标准精确度(SVD)和快速傅里叶变换(FFT)等。这些方法可以取得较高的匹配精度，但计优化的方法通过对局部邻域进行优化，提高了配准的精度ICP于图形的方法和基于统计学距离来进行配准，但受到局部极小值的影响，可能会收敛于错误了一种基于降采样后关键点优化的点云配准方法。我们的步，将原始点云降采样为较小的点云。由于原始点云通常非常稀疏和嘈杂，将其降采样可以有效减少计算量和噪声干扰。我们使用IFT问题转化为最小平方误差问题，通过迭代地匹配点云对齐。在本步，使用基于局部特性的描述符匹配优化初始对齐结果。我们提出了一种描述符匹配方法，该方法通过比较两个点云的关键点描述符，符之间的距离，并选择最佳匹配。对于每个描述符，我们还计步，对配准结果进行评估。我们计算两个点云之间的平均距离、结果同场景的数据集上测试了我们的方法，并将其与现有方法比较。数据集包括公共数据集和自己采集的数据集。我们使用平和均方根误差作为配准结果的衡量标准。实验结果表明，

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