RPM-Net: 一种新的刚性点云配准方法

资源摘要信息:"Robust Point Matching (RPM)源代码是一套使用Matlab2021a版本进行测试的代码，旨在通过迭代方式解决点云数据的刚性配准问题。RPM基于ICP（Iterative Closest Point）算法，ICP算法是一种广泛用于点云配准的算法，主要通过迭代求解最小二乘变换，从而达到使源点云与目标点云对齐的目的。传统的ICP算法在处理点云配准时存在局限性，例如在初始位置不准确或存在噪声点和离群点时，容易陷入局部最小值，导致配准精度下降。 为了解决这些问题，本文作者提出了RPM-Net，这是一种基于学习的刚性点云配准方法。RPM-Net通过引入可微的Sinkhorn层和退火技术来改善点对应关系的寻找过程，这种方法对初始化不太敏感，能够有效地提高配准的鲁棒性。此外，RPM-Net使用混合特征，这些特征既包括空间坐标信息，也包括局部几何信息，以此来实现点对应关系的软分配，即不仅仅是在最近邻的点之间建立对应关系，而是基于学习到的混合特征，为每个点分配多个可能的对应点。 为了进一步提高配准性能，RPM-Net使用了两个网络结构：一个是用于软分配的网络，另一个则是用于预测最佳退火参数的网络。这样的设计使得RPM-Net不仅能够处理噪声较少、完整度较高的点云数据，还能够处理那些部分可见和丢失对应关系的点云数据，这在传统的ICP算法中是难以实现的。 实验结果表明，RPM-Net在点云配准性能方面达到了SOTA（State of the Art，即当前最好的技术水准）。与现有的非深度学习方法和最近的一些基于深度学习的方法相比，RPM-Net表现出了更优的鲁棒性和配准精度。这些研究和实验结果对于点云处理、计算机视觉以及相关领域的研究者和工程师具有重要的参考价值。 在文件标签方面，"RPM"、"RobustPointMat"和"ICP算法"均指向了刚性配准的技术范畴，而"matlab"则直接表明了使用Matlab平台进行算法实现。"RPM-Net"作为特定的算法名称，在此处可能表示了基于神经网络改进的RPM算法。 压缩包子文件的文件名称列表中提到了两个文件："fpga&matlab.txt"和"TPS-RPM"。其中，"fpga&matlab.txt"可能包含了使用Matlab与FPGA（现场可编程门阵列）进行交互或实现特定功能的资料或代码。而"TPS-RPM"则可能是指通过Thin Plate Spline（薄板样条）技术与RPM结合的方法或算法。TPS是一种插值和变形技术，常用于图像处理、形状建模等领域，结合RPM后可能用于更为复杂的点云配准任务中。"