一种基于极大团“假设-校验”的鲁棒三维点云配准方法

本发明公开了一种基于极大团“假设‑校验”的鲁棒三维点云配准方法，该方法首先对输入点云预处理并提取局部特征，通过特征匹配形成初始对应关系；然后，将初始匹配建模为兼容性图并搜索图中的极大团；接下来利用种子匹配构造极大团池，生成六自由度位姿假设；最后，以一种循序渐进的方式校验产生的所有假设并选出最优进行配准。本发明方法简单高效，不需要大量的计算资源，并且鲁棒性强，面对点云干扰严重以及重叠率较低的情况下仍能够实现精确配准，具有很强的泛化能力且无需任何的训练。