1.一种激光点云配准方法，包括：

获取两帧待配准的激光三维点云，分别记为源三维点云和目标三维点云；

对所述源三维点云和目标三维点云分别进行降采样并分割出地面点云和非地面点云，以基于各自地面点云的法向量和非地面点云中的关键点分别获取所述源三维点云和目标三维点云的局部特征，记为源局部特征和目标局部特征；

对所述源局部特征和目标局部特征进行特征匹配；

根据特征匹配结果估计所述源三维点云相对于所述目标三维点云的位姿变换，得到所述源三维点云和目标三维点云之间的位姿变换矩阵。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，对于所述源三维点云和目标三维点云中的任意一组三维点云，均执行以下获取三维点云的局部特征的步骤，以分别得到所述源三维点云和目标三维点云的源局部特征和目标局部特征：对所述三维点云进行降采样，得到所述三维点云的降采样三维点云；

从所述降采样三维点云中分割出地面点云和非地面点云；

估算所述地面点云的法向量；

提取所述非地面点云的关键点，以所述法向量为主轴建立圆柱坐标系下的水平投影距离和垂直投影分量，基于所述水平投影距离和垂直投影分量计算每个关键点的二维矩阵；

计算每个所述关键点的反射率直方图向量；

对所述二维矩阵和反射率直方图向量进行归一化，基于归一化后的二维矩阵和反射率直方图向量得到所述三维点云的局部特征。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，对所述三维点云进行降采样，得到所述三维点云的降采样三维点云，包括：获取所述三维点云中的边界坐标点；其中，所述边界坐标点包括：以激光雷达发射点为原点所建立的三维空间坐标系中，处于各维度的边界的坐标点；

基于所述边界坐标点构建可将所述三维点云包含在内的长方体空间；

将所述长方体空间离散为多个大小相同的立方体；

对于每个所述立方体，获取所述三维点云中位于所述立方体的空间内的至少一个第一选取点，并计算所有所述第一选取点的几何重心，将该立方体的空间中与所述几何重心最近的第一选取点作为降采样后的点；

将得到的每个立方体的降采样后的点保存到新的三维点云中，得到所述三维点云的降采样三维点云。

4.根据权利要求2所述的方法，其中，从所述降采样三维点云中分割出地面点云和非地面点云，包括：从所述降采样三维点云中任取多组预设数量的不共线的第二选取点；

分别基于每组所述预设数量的第二选取点确定多个平面；

对于任意一组所述不共线的第二选取点，计算所述降采样三维点云中的每个第二选取点到所述平面的距离，并统计距离在设定距离范围内的第二选取点的数量，将满足所述距离约束的第二选取点作为该组第二选取点中的内点；

在所述多个平面中选取内点数最多的平面作为地面，将所述地面的内点构成的点云作为地面点云；

识别所述降采样三维点云中除所述地面点云之外的第三选取点，并以所述第三选取点构建非地面点云。

5.根据权利要求2所述的方法，其中，估算所述地面点云的法向量，包括：计算如下协方差矩阵M，

其中，|G|表示所述地面点云中包括的三维点的个数，q表示所述地面点云G中的一个三维点， 表示所述三维点云中包括的三维点的几何重心；

对所述协方差矩阵M进行特征值分解得到多个特征值，将所述多个特征值中最小的特征值对应的特征向量作为所述地面点云的法向量。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

提取所述非地面点云的关键点，包括：

利用关键点检测算法从所述非地面点云中提取多个关键点。

7.根据权利要求2所述的方法，其中，以所述法向量为主轴建立圆柱坐标系下的水平投影距离和垂直投影分量，基于所述水平投影距离和垂直投影分量计算每个关键点的二维矩阵，包括：对于任意一个关键点，以该关键点为球心，在所述三维点云中搜索所有与之距离不超过设定距离的第四选取点；

创建第一设定大小的预设矩阵；

对于每个所述第四选取点，计算所述第四选取点在以每个关键点为原心、所述法向量为主轴建立的圆柱坐标系下的水平投影距离和垂直投影分量；

分别计算所述水平投影距离和垂直投影分量在所述预设矩阵中的下标；其中，所述水平投影距离和垂直投影分量在所述预设矩阵中的下标分别作为所述预设矩阵的行和列；

基于所述水平投影距离和垂直投影分量在所述预设矩阵中的下标利用双线性插值在所述预设矩阵的矩阵坐标处累加权重值，以得到所述关键点的二维矩阵。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述计算每个所述关键点的反射率直方图向量，包括：创建第二设定大小的预设直方图向量；

获取每个所述关键点的反射率，基于每个所述关键点的反射率所述预设直方图向量的下标，以确定所述预设直方图向量的各坐标点，生成反射率直方图向量。

9.根据权利要求8所述的方法，其中，对所述二维矩阵和反射率直方图向量进行归一化，包括：将所述二维矩阵按行依序变换成一维行向量并除以第四选取点的总数进行归一化得到形状特征向量；

以所述反射率直方图向量依序形成一维行向量除以第四选取点的总数进行归一化得到反射率特征向量。

10.根据权利要求9所述的方法，其中，基于归一化后的二维矩阵和反射率直方图向量得到所述三维点云的局部特征，包括：将所述形状特征向量和所述反射率特征向量拼接得到任一关键点的三维局部特征向量；

将所述降采样三维点云中的所有关键点的三维局部特征向量汇总作为所述三维点云的局部特征。