基于高斯似然估计因子分析的点云配准算法

摘要

为解决三维点云数据在白噪声、数据不对应的情况下的配准问题,提出基于高斯似然估计因子分析的点云配准算法.采用因子分析法对点云数据进行表示,利用极大似然估计的方法求得因子载荷矩阵,从而完成对带噪声点云的配准.仿真实验表明,与CDP算法和Go-ICP算法相比,该算法不会陷入局部最小值,在快速精确配准和稳定性方面具有良好的鲁棒性.