改进麻雀搜索的点云配准算法

来源：计算机工程与应用杂志2025年第11期北京时间：

作者：周江伟, 邵洁, 曹盛

单位：1.上海电力大学 电子与信息工程学院，上海 200000；2.中国电力工程顾问集团华东电力设计院有限公司，上海 200001

摘要：为提高点云配准算法的性能，通常融合群智能优化算法进行前置配准。麻雀搜索算法是基于麻雀群体行为的优化算法。针对其探索效率不足，容易陷入局部最优解等问题提出改进麻雀搜索的点云配准算法。提出TC混沌映射来对麻雀种群初始化，使种群分布更加均匀多样；提出自适应可调参数的非线性探索权重，提高算法的全局搜索和局部探索能力；在种群位置更新中引入精英随机反向学习策略，提高算法的最优解搜索质量；融合二次插值方法对加入者种群更新，进一步优化算法后期解的质量；探索点云初始变换矩阵并结合ICP算法进行精配准。通过多种函数测试和点云配准实验，实验结果表明，改进麻雀搜索的点云配准算法对比多种算法在寻优性能与配准精度上有着显著提升。

关键词：麻雀算法,混沌映射,点云配准,二次插值