في مواجهة تحديات تسجيل السحابة النقطية في سيناريوهات إعادة البناء الثلاثي الأبعاد، غالبًا ما تفشل الطرق التقليدية لوصف الخصائص المحلية بسبب نقص نقاط الخصائص الفعالة، ضعف القدرة على الوصف الهندسي، وضعف متانة التطابق. لمعالجة هذه المشكلة، تم اقتراح خوارزمية تسجيل تعتمد على أخذ عينات تكيفية ودمج الخصائص الهندسية-المكانية. أولاً، من خلال التكميم الكثافي التكيفي لفيكسيليشن واستبدال الجيران الأقرب لتقليل عدد العينات، تم حل مشكلة اختلاف الحجم وتوزيع الكثافة غير المتوازن لسحابتين نقطيتين منخفضتي التداخل، وفي هذه العملية تم الانتهاء من تقليل العينات بكفاءة عالية؛ ثم، من خلال بحث شجرة KD مرة واحدة، تم حساب الاتجاهات بكفاءة، وصُممت آلية تصفية تعتمد على عدد نقاط الحيود والقيود الخطية، حيث تم دمج الخصائص الهندسية-المكانية لوصف نقاط الخصائص المصفاة، مما تجاوز مشاكل التكلفة الحسابية والقدرة الوصفية المحدودة في الطرق التقليدية؛ أخيرًا، تم اقتراح مطابقة ثنائية الاتجاه قائمة على تشابه الهيستوجرام للحصول على علاقات مطابقة موثوقة، وبالاشتراك مع طريقة RANSAC للتسجيل، تم تحقيق تسجيل قوي وعالي الدقة للسحب النقطية منخفضة التداخل. تستند خوارزمية هذه الورقة إلى مجموعات بيانات عامة، وتم التحقق من صحتها باستخدام بيانات حقيقية. أظهرت التجارب أن الخوارزمية المقترحة تقلل أخطاء المطابقة بنسبة 51.14%، 64.16%، 78% مقارنة بالطرق التقليدية ISS+3DSC+K4PCS، ISS+FPFH+RANSAC، و TOLDI+RANSAC على التوالي، كما أن لديها أعلى كفاءة تشغيلية بين الطرق التي تحقق تسجيلًا ناجحًا، مما يعكس أداءً جيدًا بشكل عام.

تسجيل السحابة النقطية;تداخل منخفض;دمج الخصائص;إعادة البناء الثلاثي الأبعاد