为提高点云拼接精度，针对物体表面平整光滑而寻找关键点要求高的问题，提出1种改进的基于快速点特征直方图(FPFH)描述子的点云配准方法。对待配准的点云进行体素降采样，以此点作为关键点，并计算FPFH描述子用以描述局部特性；估计两点云之间点到点的对应关系，并经过随机采样一致性(RANSAC)算法取内点、去外点，估计初始位姿；利用迭代最近点(ICP)方法对点云进行精配准，完成点云数据的配准；依次对相邻的点云进行配准，获得旋转平移矩阵，实现点云拼接。利用公共数据集点云与自主扫描的石头点云数据，采用本文方法与传统ICP方法进行对比仿真实验，验证本文方法的有效性。结果表明：与传统ICP配准方法相比，本文方法的适应度分数为1.579E-05，显著低于点到点和点到面ICP配准方法的适应度分数；对于公共数据集不同角度下的点云拼接，本文方法的相邻点云间配准平均适应度分数达到2.058E-04，平均MSE为0.075；对于自主扫描的石头点云拼接，去除错误匹配点对后保留的对应关系基本呈现平行效果，拼接结果符合预期。使用降采样点作为关键点，并计算FPFH描述子后进行点云配准，不仅可有效降低计算复杂度，配准精度也得到显著提升，尤其在处理表面平整光滑的物体时，本文方法可为点云拼接提供良好基础，具有较好的实用性。