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本发明公开了一种基于3D点云的定位方法，包括：3DSLAM、数据采集、特征点提取与匹配优化、路径规划。3DSLAM过程使用移动机器人建立完整工作环境的点云地图。在导航时，使用多线激光雷达获取实时的点云数据，对其进行预处理和特侦点提取。通过帧间匹配得到激光里程计数据，再对激光里程计数据进行优化。使用最邻近搜索，搜索与当前帧点云邻近的点云数据。使用icp匹配算法计算出当前机器人位姿与点云地图中机器人位姿的相对转换关系，将其作为约束添加到位姿图中对激光里程计进行优化，得到准确的机器人位姿信息。使用navigation工具实现机器人的自主导航。本发明提高了移动机器人导航时定位的精度，同时提高了定位的稳定性和可靠性。

本发明涉及一种基于点特征直方图测地距离的全参考3D点云质量评估方法，属于多媒体信息处理领域，包括以下步骤：S1：对三维点云进行重采样的预处理操作；S2：通过k近邻搜索算法来聚类高频点在参考点云和失真点云中近邻点的集合#imgabs0#和#imgabs1#S3：计算#imgabs2#和#imgabs3#的快速点特征直方图，计算两者的测地距离(EMD)，得到局部区域的几何质量度量结果；S4：将#imgabs4#和#imgabs5#的颜色属性转换到高斯颜色空间，在分别计算#imgabs6#和#imgabs7#颜色属性亮度分量的均值、标准差和协方差，得到局部区域颜色属性的质量度量；S5：将几何和颜色的质量度量结果线性加权聚合，得到全局感知质量评价模型。