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龙图腾网获悉西北农林科技大学申请的专利一种非刚性点云配准方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115661221B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211078139.9，技术领域涉及：G06T7/35；该发明授权一种非刚性点云配准方法是由黄会敏;朱荣红;谢淼淼;何奕龙;柳牧龙;卢晓昀设计研发完成，并于2022-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种非刚性点云配准方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种非刚性点云配准方法，涉及三维重建技术领域，包括以下步骤：对采集的非刚性点云的数据点云和参考点云分别进行标准化处理；计算数据点云的局部线性嵌入权重矩阵L；根据矩阵L，计算数据点云的矩阵M；计算数据点云的格拉姆矩阵G；以参考点云为基准，计算数据点云的对应矩阵P；基于矩阵G、矩阵M和矩阵P，利用L‑M算法，迭代计算非刚性变换系数矩阵W；根据迭代次数，更新非刚性变换系数矩阵W中的λ和σ22，再次计算矩阵P和非刚性变换系数矩阵W；设定迭代终止条件：迭代次数到达设定值或者目标函数值相对误差小于阈值；迭代终止后，基于矩阵G和非刚性变换系数矩阵W，输出非刚性变换T。

本发明授权一种非刚性点云配准方法在权利要求书中公布了：1.一种非刚性点云配准方法，其特征在于，包括以下步骤： 对采集的机器人手臂姿态信息的数据点云和参考点云分别进行标准化处理； 求取数据数据点云邻近点的线性重建系数，结合最小化代价函数法，计算数据点云的局部线性嵌入权重矩阵，包括：通过每个数据点邻近点的线性重建系数对每个数据点进行刻画，局部线性嵌入权重通过最小化代价函数得到，,为数据点的K邻近点；其中，所述局部线性嵌入权重矩阵的计算过程具体为：对每一数据点，计算其K邻近点；对每一数据点，计算K邻近点中心化后的相关矩阵，其中，和均是数据点的K邻近点；计算相关矩阵的逆矩阵，并添加一个单位矩阵的倍数再求相关矩阵的逆，记为，则对每个数据点，其权重系数，其中为地图点云中任一数据点的K邻近点计算得到的相关矩阵，其维度为，是和同阶的一个单位矩阵的倍数，是一个常数，设定为，为矩阵的迹，是维度为的单位矩阵，维度为的单位矩阵； 计算数据点云的格拉姆矩阵； 以参考点云为基准，计算数据点云的对应概率矩阵； 基于矩阵、矩阵和矩阵，利用L-M算法，迭代计算非刚性变换系数矩阵，包括：利用计算所述非刚性变换系数矩阵,其中为单位矩阵倍数，随迭代次数逐渐增大，初始化，每迭代10次，增大1.6181倍；初始化； 根据迭代次数，更新非刚性变换系数矩阵中的参数，包括：利用更新所述非刚性变换系数矩阵中,其中，代表点云维度，是以自然常数为底的指数，为圆周率，为外点比率，设置为0，为视图点云数，为地图点云数； 根据更新后的参数再次计算矩阵和非刚性变换系数矩阵； 设定迭代终止条件：迭代次数到达设定值或者目标函数值相对误差小于阈值； 迭代终止后，基于矩阵和非刚性变换系数矩阵，输出非刚性变换，并基于非刚性变换判断机器人手臂姿态信息的准确性。

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