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基于点云局部特征描述的三维目标识别是机器人视觉领域一个具有重要研究价值且富有挑战性的研究方向。尽管目前已有大量三维特征描述子的相关研究工作,但它们大多数采用浮点数,对计算和存储的开销很大,并且鉴别力较弱,鲁棒性不强。鉴于此,从点对特征出发,提出一种鉴别力高,鲁棒性强,结构紧凑,计算迅速的高性能点云局部描述算法—二进制点对特征直方图(Binarized histogram of point pair features, B-HPPF)。对模型进行降采样,根据点位置与点法线信息,计算局部邻域中点对的七个