1. 本选题研究的目的及意义

随着三维感知技术的快速发展，三维点云数据在逆向工程、机器人导航、文物保护、虚拟现实等领域得到越来越广泛的应用。

点云拼接作为三维重建的关键技术之一，其目标是将多个视角采集的点云数据进行配准和融合，得到完整的场景三维模型。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者对三维点云拼接技术进行了大量的研究，并取得了一系列重要成果。

1. 国内研究现状

国内学者在点云拼接领域取得了一定的成果，特别是在应用方面，例如：中国科学院自动化研究所提出了基于特征直方图的三维点云配准方法，该方法在保持较高配准精度的同时提高了算法的效率。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究的主要内容包括以下几个方面:

1. 主要内容

1.三维点云数据基础:研究三维点云数据的表示方法、获取技术、预处理方法以及特征描述方法，为后续的点云拼接奠定基础。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：1.文献调研:阅读国内外相关文献，了解三维点云拼接技术的最新研究进展、主要算法原理以及优缺点，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.算法设计与实现:针对现有算法的不足，设计和实现高效、鲁棒的点云拼接算法。

研究和比较不同的特征提取算法，如pfh、fpfh、iss等，选择合适的算法进行改进或组合，以提高特征描述的鲁棒性和效率。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.高效鲁棒的特征提取算法:针对现有特征提取算法在效率和鲁棒性方面的不足，本研究将探索新的特征描述方法，例如结合局部几何信息和颜色信息，或利用深度学习方法提取更具判别力的特征，以提高特征描述的效率和对噪声、遮挡等干扰因素的鲁棒性。

2.基于多策略融合的匹配算法:针对不同场景下点云数据的特点，本研究将探索基于多策略融合的匹配算法，例如结合特征匹配和几何约束，或采用粗匹配和精匹配相结合的方式，以提高匹配的效率和准确率。

3.模块化、可扩展的子模块设计:本研究将设计一个模块化、可扩展的点云拼接子模块，便于用户根据实际需求选择和组合不同的算法模块，以满足不同应用场景的需求。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 刘晓明, 刘先锋, 郭燕, 等. 基于改进icp算法的散乱点云数据拼接[j]. 计算机应用研究, 2019, 36(12): 3681-3685.

[2] 李坤, 周文晖, 周武, 等. 基于改进iss和ndt的三维点云配准[j]. 激光与光电子学进展, 2020, 57(17): 171502.

[3] 孙殿柱, 刘伟, 孙玉文, 等. 基于特征融合的三维激光扫描点云配准方法[j]. 激光与红外, 2021, 51(03): 334-340.