복잡한 특성을 가진 대상의 점군 정합 문제를 위해 점군 법선 벡터 및 곡률 주요 특성 정합 방법을 제안하였다. 주성분 분석법을 통해 서로 다른 이웃 반경에서 곡률을 계산하여 주요 점을 선택하고 초기 점군 데이터를 다운샘플링한다. 각 주요 점에 대해 4개의 법선 벡터와 3개의 곡률로 구성된 7차원 특성 설명자를 사용하며, 이 설명자는 법선 벡터 사이의 각도와 곡률 특성을 연구한다. 원점군과 대상 점군의 주요 점 특성 설명자 간의 유사성을 분석하였으며, 유클리드 최소 거리와 두 번째 최소 거리 비율 방법을 통해 초기 대응 관계를 결정하고, 랜덤 샘플 합의 알고리즘을 사용하여 잘못된 대응 관계를 제거하여 오탐지를 줄인다. 높은 정합도를 위해 반복 최근점 알고리즘을 사용하여 정밀 정합을 수행하고 변환 행렬을 계산하며 정합 오차를 정량적으로 연구하였다. 실험 결과, 복잡한 대상의 특징 추출 및 정합에서 평균 제곱근 오차가 3.32mm에 달했으며, 0~50° 정합 실험에서 평균 오차 증가량은 0.33 mm/°였으며, 비교를 통해 본 방법이 복잡한 대상의 대각도 정합에서 안정성이 더 뛰어남을 입증하였다. 우주 위성 대상의 특징 추출 및 정합 실험에서 평균 제곱근 오차는 2.71mm였으며, Y 방향 자세각 오차는 0.427°로 이 방법은 우주 대상의 자세 측정 및 정합에도 적용할 수 있어 보다 넓은 활용 가치를 가진다.

점군 정합; 복잡한 대상; 법선 벡터; 곡률; 오차 분석