结合点云统计学特性和形状特征, 提出了带方差补偿的多向仿射变换点云配准算法, 将求解放缩因子问题转化为求解带方差的超定非线性方程组, 并通过二次曲面拟合对噪声方差进行最小二乘无偏估计。引入点云全局向量特征相似度, 以相似度最大化求真解。将多向仿射变换点云配准转化为刚性配准, 并利用主方向法配准点云。仿真结果表明, 针对点云随机丢失和带噪声的点云配准情况, 所提算法比现有配准算法的配准精度更高, 并且配准耗时更短。