基于目标帆板特征的点云配准方法

本发明公开了一种基于目标帆板特征的点云配准方法。针对现有技术在资源受限条件下处理低重叠率、稀疏点云时存在的配准误差累积问题，本发明提出以下改进方案：首先，设计多尺度统计离群点检测与半径滤波局部平滑处理相协同的预处理模块，实现噪声点滤除率提升至92％以上；其次，创新提出轴向包围盒(AABB)约束的加权PCA坐标系构建方法，通过协方差矩阵的加权融合策略，将坐标系拟合精度提升40％；最后，构建基于关键点对几何一致性验证的配准评估函数，结合改进的RANSAC算法，有效消除对称歧义性导致的误匹配。实验表明，本方法在点云重叠率低于30％时仍能保持89.7％的配准成功率，相较传统ICP算法配准误差降低62.5％。本发明尤其适用于深空探测等资源受限场景下的非合作目标三维重建，为航天器在轨服务提供可靠的技术支撑。