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针对传统点云配准模型没有充分考虑系数矩阵中存在的随机误差的问题，提出了一种基于Gauss-Helmert 模型的点云配准新方法。首先推导了基于Gauss-Helmert 模型的加权整体最小二乘算法，并将此算法引入到点云配准中，合理的考虑了配准模型中观测向量和系数矩阵存在的随机误差，给出了精度评定公式。通过对某考古现场三维激光扫描点云数据的采集和处理，比较传统点云配准模型和本文提出的新算法处理的结果，并分析了考虑尺度因子的配准模型的合理性。试验结果表明，本文提出的配准模型更加合理，能够获得更高精度的参数解，且算法运行效率高，易于编程实现。