一种面向复杂环境干扰的无人艇激光雷达点云配准方法

本发明涉及点云数据处理技术领域，特别是一种面向复杂环境干扰的无人艇激光雷达点云配准方法，包括使用Transformer架构学习二维图像的空间关系，生成数据集；利用所述数据集进行超球体学习，对三维激光点云的异常点云进行剔除，得到第二三维激光点云；根据SGD算法和第二三维激光点云更新每个点云对应的状态变量；根据STEIN变分梯度下降，使用代价函数的梯度、所述平移的高斯先验的对数梯度和所述旋转的von Mises先验的对数梯度更新第二三维激光点云中点云的最优更新方向；通过迭代直至收敛，实现对第二三维激光点云的配准，用于准确地估计无人艇的位置和姿态。不仅可用于两帧点云的对齐，还能够精确估计ICP位姿对齐结果的不确定性，以实现并得到较好的对齐结果。