Para el problema de registro de nubes de puntos de objetivos con características complejas, se propuso un método de registro basado en vectores normales y características clave de curvatura de la nube de puntos. Se seleccionan puntos clave calculando la curvatura bajo diferentes radios de vecindad mediante análisis de componentes principales y se realiza un muestreo descendente de los datos iniciales de la nube de puntos. Para cada punto clave, se utiliza un descriptor de características de siete dimensiones compuesto por 4 vectores normales y 3 curvaturas, el descriptor estudia los ángulos entre vectores normales y las características de curvatura. Se analizó la similitud entre los descriptores de características clave de las nubes de puntos de origen y destino, determinando la correspondencia inicial entre ellas mediante el método de la mínima distancia euclidiana y la razón de la segunda distancia mínima. Se empleó el algoritmo de consistencia aleatoria para eliminar correspondencias erróneas y reducir los emparejamientos incorrectos. Para lograr un registro de alta precisión, se utilizó el algoritmo iterativo del punto más cercano para un registro fino, calculando la matriz de transformación y estudiando cuantitativamente el error de registro. Los resultados experimentales muestran que el error cuadrático medio de extracción y registro de características de objetivos complejos alcanzó 3.32 mm, con un incremento medio del error de 0.33 mm/° durante experimentos de registro entre 0 y 50°, la comparación indica que el método propuesto es más estable para el registro de grandes ángulos de objetivos complejos. El error cuadrático medio de extracción y registro de características del objetivo satelital espacial es de 2.71 mm, el error del ángulo de actitud en la dirección Y es de 0.427°, este método también puede aplicarse a la medición y registro de la pose de objetivos espaciales, con un valor de aplicación más amplio.

registro de nubes de puntos; objetivos complejos; vectores normales; curvatura; análisis de errores