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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种基于FPGA的迭代最近点算法的加速方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119850434B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411958580.5，技术领域涉及：G06T5/30；该发明授权一种基于FPGA的迭代最近点算法的加速方法是由王启晶;李谦;常穹;李昀;施毅设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于FPGA的迭代最近点算法的加速方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于FPGA的迭代最近点算法的加速方法，将三维空间进行体素化，体素化完毕后，对目标点云采用膨胀策略使得迭代最近点算法中的最近邻搜索从全局搜索转换为局部搜索，并且使用多个计算单元同时计算多个源点的最近邻目标点，充分的利用了FPGA的并行性，进而提升最近邻搜索的速度，实现加速迭代最近点算法的效果。另外，本发明在膨胀策略的基础上，利用事先遍历的方法对内存进行分配，大大减少了内存的使用，使得本方法只使用片上内存就可以完成点云配准，进而完成算法的低功耗实现。

本发明授权一种基于FPGA的迭代最近点算法的加速方法在权利要求书中公布了：1.一种基于FPGA的迭代最近点算法的加速方法，其特征在于，包括： 步骤1：在matlab上对迭代最近点算法进行定点化实现，进而得到该算法在FPGA上进行实现所需的数据位宽； 步骤2：对源点云和目标点云进行体素化，通过事先遍历的方式得到各体素内部的点数，按照点数为整个体素空间分配内存资源； 步骤3：将体素化后的目标点云进行膨胀操作，使得内部有目标点的根体素的索引编码后被填充到内部没有目标点的空体素中，进而将全局最近邻搜索转换为局部最近邻搜索； 步骤4：在体素空间内通过多个处理单元来并行实现源点云和目标点云的最近邻搜索，得到矩阵H； 步骤5：对矩阵H进行奇异值分解，得到旋转参数和平移参数，通过旋转参数和平移参数变换源点云； 步骤6：判断若所述迭代最近点算法达到最大迭代次数，则结束迭代，否则将变换后的源点云再次进行体素化，重复执行步骤4和步骤5，直到达到最大迭代次数； 所述步骤2中，通过事先遍历的方式得到各体素内部的点数，按照点数为整个体素空间分配内存资源，具体包括： a：定义一个寄存器组point_reg，用来存储每个体素内部的点数，其中寄存器的数量等于划分的体素块的数量； b：创建RAM_voxel，按体素顺序存储点坐标在RAM_point的地址；其中，按体素顺序存储同时满足：一，按照从小到大的体素块索引顺序存储；二，属于同一个体素块的点的存储位置是相邻的； 所述步骤3具体包括：找出根体素，通过计数器控制体素依次进行六个方向的膨胀，每个时钟周期完成一个方向的膨胀；其中，对于任一方向，将根体素进行该方向的膨胀操作包括：将所有根体素的索引编码后传递给该方向的空体素，如果该方向为非空体素，则无需传递索引；当经过该方向的膨胀后，部分空体素对应的寄存器的值变为非0值，称为膨胀体素，后续所有的根体素和膨胀体素都进行其他方向的膨胀操作直到整个空间的体素块对应的寄存器的值均为非0值，膨胀操作执行完毕；体素化后的源点云则无需进行膨胀操作；经过膨胀操作后，任意一个含有源点的体素都能够找到邻近的含有目标点的体素，从而将最近邻的搜索空间从整个目标点云转换到体素块中； 所述步骤5具体包括： 步骤5-1：根据矩阵H的矩阵元素和反正切函数计算左旋转角度α和右旋转角度β； 步骤5-2：根据左右旋转角度计算左雅可比矩阵JL和右雅可比矩阵JR； 步骤5-3：在矩阵H的左边乘以左雅可比矩阵的转置，在矩阵H的右边乘以右雅可比矩阵，得到新的矩阵H1； 步骤5-4：以H1代替H，重复步骤5-1、5-2和5-3，直到得到的矩阵非对角线元素接近于0； 进行迭代的公式如下所示： ；式中，Hk+1表示进行了k+1次雅可比旋转的矩阵，表示矩阵Hk的左雅可比矩阵的转置，表示矩阵Hk的右雅可比矩阵； 奇异值分解出的矩阵U的计算公式为： ；式中，表示矩阵H进行第i次雅可比旋转的左雅可比矩阵； 奇异值分解出的矩阵V的计算公式为： ；式中，表示矩阵H进行第i次雅可比旋转的右雅可比矩阵； 步骤5-5：通过步骤5-4得到矩阵U和矩阵V计算旋转参数R和平移参数T； R和T的表达式如下： R=VUT T=pt–Rps pt和ps分别为目标点云的质心、源点云的质心； 步骤5-6：通过步骤5-5得到的旋转参数R和平移参数T对源点云进行变换； 其中，源点云的具体变换公式如下： S’=R*S+T S为原始源点云中源点的点坐标；S’为变换后的点坐标。

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