VOLTAGE: 点云配准的高效鲁棒PSR解决方案

本文主要探讨的是"基于点云配准的VOLTAGE：高效稳健PSR问题解决方案"，这是一项针对点集匹配（Point Set Registration, PSR）问题的研究，点集匹配在计算机视觉、机器人学和遥感等领域具有核心地位。PSR旨在精确地对齐不同视图或传感器获取的点云数据，以便于3D重建、物体定位、增强现实和多种其他应用。 作者胡恩文、孙磊和刘伟分别来自中国北京邮电大学人工智能学院和华东理工大学机械与动力工程学院，他们的研究聚焦于解决PSR中的离群值问题，即数据集中存在的异常点对匹配准确性的影响。现有的对应关系建立和特征匹配技术往往难以处理这种情况。 VOLTAGE方法的核心在于其创新的两个主要贡献：首先，结合尺度不变约束和双点随机抽样策略，提高匹配的效率和鲁棒性。这种结合使得算法能够有效地处理不同尺度和复杂场景中的点云对齐。其次，引入了权重矩阵的概念，通过计算对应关系的权重，设计了一种在运算过程中实时更新的损失函数，无需额外计算矩阵构建的时间成本，提高了计算效率。 第三，通过对应投票技术，作者们加速了算法的一致性最大化过程，确保了算法在处理大量离群值时的收敛速度。实验结果在多个实际数据集上显示出VOLTAGE的强大性能，即使面对高达99%的离群值，也能在2秒内完成PSR，远超当前最先进的鲁棒算法。 文章发表于2022年，接收和在线提供日期分别为2022年5月31日和6月22日，由爱思唯尔公司代表沙特国王大学发行，遵循CCBY-NC-ND 4.0开源许可协议。该研究强调了VOLTAGE在实际应用中的价值，尤其是在处理高离群值率场景中的显著优势，对于点云处理领域的研究人员和工程师来说，具有很高的参考价值。