一种基于核函数与特征约束的点集配准方法及装置

本公开涉及一种基于核函数与特征约束的点集配准方法及装置，旨在解决传统ICP算法在存在噪声、遮挡和大姿态偏差场景下鲁棒性不足的问题。该方法首先通过曲率与密度联合特征提取与混合采样生成特征增强点集；随后在粗配准阶段基于中值绝对偏差动态估计残差尺度，结合Cauchy核函数加权抑制异常匹配；最终在精细配准阶段引入特征约束优化刚体变换参数，提升整体配准精度与收敛稳定性。本公开实施例提供的方法能够在存在遮挡、缺失、噪声干扰和大初值偏差的点集配准任务中，有效降低误差、增强鲁棒性与收敛速度，实现高精度的点集配准，具有良好的工程应用价值和推广前景。