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传统ICP算法在进行点云拼接时易陷入局部最优,利用群智能的优化方法可以解决这一问题,但同时会带来计算量较大的问题.为此,本文首先提出了一种新的基于人工蜂群(ABC)优化的点云拼接方法,通过引入邻域半径约束的改进固有形状特征点提取方法对初始模型进行简化,然后采用人工蜂群算法对简化后模型间对应点的欧几里德中值距离进行优化求解,得到空间变换矩阵T的参数,将变换矩阵作用于原始模型,从而完成对点云的高效拼接.通过对不同初始位置的理想点云库模型以及实际扫描的带有噪声的人体点云模型进行拼接实验,结果表明本文算法不