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点云数据配准过程中，传统的七参数、罗德里格矩阵等算法对特征点匹配精度依赖较大，使其在粗差点的情况下，配准精度和效率均受到较大影响。本文通过对罗德里格坐标变换矩阵本身进行分析，提出了一种基于整体最小二乘的罗德里格矩阵算法。该算法能够顾及系数矩阵存在的误差，减小算法实现过程中特征点坐标误差对参数求解的影响。利用实测的三维点云数据配准实验表明，本文方法较传统算法具有更高的精度及稳健性，在初始对应点坐标误差较大的情况下，仍能获得精度稳定的变换参数。