在对兵马俑模型进行三维重建建立完整仿真模型,使用计算机辅助进行虚拟修复等过程中,由于兵马俑本身的特性以及3D激光扫描仪的限制,需要使用多个站点获取不同坐标角度下的点云模型,对模型进行配准使其构成一个完整兵马俑仿真模型。兵马俑模型配准的结果将直接影响三维重建以及后续应用的效果。本文研究基于三维点云的兵马俑配准,主要研究内容如下:（1）针对点云规模过大以及搜索配准点对费时的问题,提出一种基于内部形状描述子和特征直方图的点云初始配准算法,将关键点检测和多种特征描述符进行不同融合,建立相似性度量函数,确定初始配准点对;进一步,采用改进的采样一致性算法完成点云模型的初始配准。评估不同角度点云数据的配准结果。实验表明,所提算法在不同角度点云数据初始配准过程中具有良好效果,缩小搜索配准点对的搜索空间,相应减少寻找配准点对的时间,提升了初始配准的速率。（2）针对迭代最近点算法容易陷入局部最优以及初始配准中产生大角度偏差的问题,本文提出融合角度和距离约束FADC方法,在精确配准阶段,引入距离和角度约束对配准点对进行二次筛选。设置不同的阈值,剔除不满足FADC约束的点对。同时采取K-d Tree搜索策略进行近邻点的搜索。实验表明,本算法缩小点对搜索空间,提高了搜索近邻点的速率,对配准点对进行二次筛选,进一步提高了配准精度。（3）设计并实现面向兵马俑点云数据的配准系统（Terra-Cotta Warriors Point Cloud Oriented Registration System,TCW-PCORS）。系统实现了兵马俑点云预处理、关键点提取、初始配准和精确配准等功能。实验表明,本系统整体功能完善,在保证点云模型结构基本不变的情况下,对大规模点云数据进行关键点提取和配准,可以实际应用于兵马俑三维重建。本文研究得到陕西省重点产业链项目:数字博物馆关键技术研发与兵马俑智慧博物馆原型示范（2019ZDLSF07-02）支持。