1.一种基于2D/3D模态切换的RGB-D图像配准方法，其特征在于该方法包括的步骤为：

步骤1、利用RGB-D传感器采集环境信息，并输出有序列的RGB图像和Depth图像；

步骤2、对所采集的环境信息随机提取N个样本图像，分别检测其RGB图像质量α和Depth图像质量β，根据检测结果决定配准模态的优先级；对RGB图像质量判断时，若RGB图像中无特征的点所占比例低于比例阈值0.75，则RGB图像质量好，反之，RGB图像质量差；对Depth图像质量判断时，若Depth图像中有结构信息的点所占比例高于比例阈值0.85，则Depth图像质量好，反之，Depth图像质量差；

步骤3、在N个样本中，若RGB图像中质量好的图像占整个样本的比例大于Depth图像中质量好的图像占整个样本的比例，则2D配准方法优先级高；反之，则3D配准方法优先级高；

若环境中的纹理信息和结构信息同样丰富，也就是说环境中RGB图像和Depth图像的质量都好，此时选择2D配准方法；

步骤4、根据步骤3中的结果，对2D/3D两种模态的粗配准方法进行选择：

2D配准方法的优先级高时，则对RGB-D传感器获取到的RGB图像进行纹理信息判断，若α＝1，则采用RGB配准方法；若α＝0，则对RGB-D传感器获取到的RGB图像进行结构信息判断，若β＝1，则采用Depth配准方法，若β＝0，则抛弃该RGB-D传感器获取到的RGB图像；

3D配准方法的优先级高时，则对RGB-D传感器获取到的RGB图像进行结构信息判断，若β＝1，则采用Depth配准方法；若β＝0，则对RGB-D传感器获取到的RGB图像进行纹理信息判断，若α＝1，则采用RGB配准方法，若α＝0，则抛弃该RGB-D传感器获取到的RGB图像；

步骤5、根据步骤4中得到的粗配准结果，使用迭代最近点算法进行精配准，得到更精确的配准结果和最终的运动参数估计。

2.根据权利要求1所述的一种基于2D/3D模态切换的RGB-D图像配准方法，其特征在于：

所述步骤3中，根据图像质量检测结果决定配准方法的优先级，并利用余下的另一种图像配准方法对其进行补充，合理利用了2D/3D这两种模态的信息，提高了图像配准的鲁棒性；在N个样本中，若RGB图像中质量好的图像占整个样本的比例大于或等于Depth图像中质量好的图像占整个样本的比例，则2D配准方法优先级高；反之，则3D配准方法优先级高。