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迭代最近点算法(Iterative closest point,ICP)因配准精度高、适应性强而被广泛使用,但是它容易受高斯噪声和离群点的影响,导致运行速度缓慢、配准精度降低,且需要两片点云具有良好的初始位置,否则会出现局部最优问题.针对以上问题,本文提出了一种新的点云配准方法,利用法向量和高斯曲率进行粗配准,去除无关点同时提供较好的初始位置,再采用基于奇异值分解的ICP算法进行精细配准,并采用斯坦福大学的点云数据集进行了配准实验,结果表明,本文算法能够有效降低高斯噪声和离群点对配准效果的干扰,改善