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作者：刘欣阳;苌道方;马彦军;杜吉旺;
单位：上海海事大学物流工程学院;沪东中华造船(集团)有限公司;
摘要：[目的]船舶分段数据具有内部构造复杂、粗差点较多、位姿随机等特点，现有算法的配准精度较差，为解决这一问题，[方法]提出一种基于改进RPM-Net的使用快速点特征直方图的鲁棒点匹配（RPM-FPFH）算法。在特征提取阶段引入快速点特征直方图（FPFH）算法以充分捕捉分段内部复杂的几何特征。将分段特征混合并输入Transformer模块，共同学习局部与全局特征，以应对粗差数据影响。在匹配矩阵计算模块中引入熵正则化，减少初始位姿随机性对参数迭代的影响。[结果]结果表明：所提算法在船舶分段配准结果的相对旋转误差、相对平移误差与倒角距离方面的误差相比于现有算法中最优者分别减少3.89%、9.31%和2.69%。[结论]研究成果可为船舶分段配准提供一定参考。
关键词：数字化造船;深度学习;船舶分段;三维点云;精度控制
