摘要
虚拟试拼装（VTA）作为物理试拼装的替代方案，因其耗时短、成本低的优势已应用于许多项目中。然而，现有的基于地面激光扫描仪的方法难以有效应对噪声、边界不完整和任意初始姿态问题，这使得它们难以实际应用于具有螺栓连接的长跨度悬索桥钢构件。因此，本研究提出了一种结合鲁棒圆拟合与基于多特征约束匹配的新方法。首先，利用 Alpha 形状和 DBSCAN 算法从非结构化点云中精确提取孔洞边界。其次，通过迭代重加权最小二乘法（IRLS）优化的 Huber 损失模型提取孔心，有效克服了测量噪声和局部缺陷的影响。第三，整合全局极坐标和局部拓扑描述子，无需先验姿态信息即可建立可靠的对应关系。最后，利用奇异值分解计算用于空间对齐的最优刚体变换矩阵。结果表明，新提出的方法在特征提取稳定性方面始终优于常见的最小二乘法（LS）、Pratt、Taubin 和随机采样一致性（RANSAC）算法。仅基于本研究获取的特定点云数据集进行评估，所提出的算法实现了最小的内部配准均方根误差（RMSE）0.148 毫米和平均绝对误差（MAE）0.076 毫米。这些特定的算法残差证实了对于测试桥梁构件具有高度可靠的相对计算一致性，尽管对于更广泛的现场条件仍需要进行充分的验证。
