point cloud registration

点云配准是指将多个点云数据集进行对齐，使它们在同一坐标系下表示同一物体或场景的过程。这个过程可以通过计算点云之间的相似性来实现，通常使用迭代最近点（ICP）算法或变换矩阵优化算法来进行。点云配准在三维重建、机器人导航、虚拟现实等领域有着广泛的应用。

相关问题

deep closest point: learning representations for point cloud registration

《b'deep closest point: learning representations for point cloud registration'》是一篇关于点云配准的学习表示方法的论文。它介绍了一种基于神经网络的新型点云配准方法，能够更有效地捕捉点云的结构信息，进而提高点云配准的准确性和鲁棒性。这篇论文提出的方法已被应用在很多领域，包括机器人感知、三维重建和自动驾驶等。

geometric transformer for fast and robust point cloud registration

题目：基于几何的快速强韧点云配准的转换器

回答：该论文介绍了一种基于几何的技术，用于实现快速强韧的点云配准，即将两个3D点云之间的相对姿态对齐。这种技术可以用于机器人导航、建筑物扫描、自动驾驶等领域。该转换器的优点是速度快、鲁棒性好且可以处理局部非刚性形变。