Curvature-based registration algorithm of point clouds data
基于曲率的点云数据配准算法

为了实现不同视角下测得的数据的多视定位，提出一种点云数据配准算法。该算法针对近邻内的点，采用二次曲面逼近的方法来求得每个点的曲率，并根据曲率的Hausdorff距离来寻找有效点集，建立名义上的对应关系，最后用四元组法来求得坐标变换，把数据统一到一个坐标系下。该算法利用曲率的性质准确判断对应点集，解决了任意多视点云的拼合问题，试验结果验证了其有效性和精度。