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龙图腾网获悉西北大学申请的专利一种多视角三维点云配准方法及装置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：CN115797421B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202211521464.8，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权一种多视角三维点云配准方法及装置是由张万绪;任璐;张哲;邓号;辛雨菲;茹嘉伟;汪霖;刘成设计研发完成，并于2022-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多视角三维点云配准方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多视角三维点云配准方法，包括步骤1：获取多视角待配准点云并初始化算法；步骤2：利用K‑means聚类算法对多视角待配准点云进行聚类，并更新每个簇的质心，以获得形状点云；步骤3：建立待配准点云和形状点云之间基于KMPE损失函数的多视角点云配准优化模型；步骤4：基于LM算法对多视角点云配准优化模型进行求解，以获得各视角下待配准点云与形状点云的最优刚体变换；步骤5：重复步骤2‑步骤4，直至达到最大迭代次数，并输出最优刚体变换作为配准结果。该方法针对含有外点的多视角三维点云，能够有效抑制外点对配准结果的影响，提升多视角点云配准的精度，且配准过程迅速，实用性较高。

本发明授权一种多视角三维点云配准方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种多视角三维点云配准方法，其特征在于，包括： 步骤1：获取多视角待配准点云并初始化算法，具体包括： 设N个不同视角的含有外点的待配准点云为P＝{P1,P2,…,PN}，其中第i个视角点云为j表示第i个视角点云中第j个点，各视角点云的总点数为Di表示第i个视角点云的总点数； 给定各个点云的初始刚体变换最大迭代次数Q、以及K-means聚类算法的簇数K，并令当前迭代次数q＝1；其中，和分别表示第i个视角点云的初始旋转矩阵和初始平移向量； 按照对所有待配准点云P＝{P1,P2,…,PN}进行配准，并在配准的点云中随机选择K个点作为聚类的初始质心，记为 步骤2：利用K-means聚类算法对所述多视角待配准点云进行聚类，并更新每个簇的质心，以获得形状点云，具体包括： 将所有待配准点云P＝{P1,P2,…,PN}中的三维点分配到K个簇中，其表达式为： 其中，表示点pi,j在第q次迭代过程中的簇号，和分别表示第i个视角点云在第q-1次迭代过程中的旋转矩阵和平移向量，表示第q-1次迭代过程中的第k个簇的质心，表示求L2范数的平方； 按照下式更新K个簇的质心 其中，表示第q次迭代过程中的第k个簇的质心； 将更新后的K个簇的质心所组成的点云数据作为形状点云，记为 步骤3：建立所述待配准点云和所述形状点云之间基于KMPE损失函数的多视角点云配准优化模型，具体包括： 通过引入KMPE损失函数，建立基于KMPE损失函数的多视角点云配准优化模型，以将多视角点云配准问题转化为非线性优化模型的最小优化问题；其中，所述多视角点云配准优化模型表示为： 其中，Ri,ti表示第i个视角点云的刚体变换，表示第i个视角点云第q次迭代的最优刚体变换，表示在第q次迭代过程中簇号为的簇的质心，σ表示高斯核带宽，p表示幂参数； 步骤4：基于LM算法对所述多视角点云配准优化模型进行求解，以获得各视角下待配准点云与形状点云的最优刚体变换； 步骤5：重复步骤2-步骤4，直至达到最大迭代次数，并将最终确定的最优刚体变换作为配准结果。

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