无需对应关系的高效特征度量点云配准方法

本文主要探讨了一种无需对应关系的鲁棒点云配准方法，该方法在特征度量配准领域提出了创新的解决方案。传统的点云配准通常依赖于对应关系搜索和几何投影误差的最小化，但这在处理噪声、异常值和密度差异时显得较为敏感。特征度量配准框架的核心在于最小化特征度量投影误差，这种方法相较于几何投影误差具有更好的鲁棒性，因为它不依赖于精确的点对点匹配，从而避免了寻找对应关系的复杂性和不确定性。 特征度量投影误差的优化过程更加直接，它假设如果两个点云能够很好地对齐，那么它们的特征差异将会是最小的。这样，即使在存在噪声和密度变化的情况下，也能找到更合适的配准。该方法采用半监督或无监督的学习策略，允许在有限或无配准标注数据的情况下进行训练，提高了效率和实用性。 文章强调，通过这种方式，提出的特征度量配准方法能够实现像图1所示的理想配准，即手动对齐时的最优状态，而传统的基于坐标的方法由于缺乏点对点对应关系难以达成。此外，与软对应方法不同，特征度量配准方法不需要预先确定权重，简化了配准过程。 实验结果显示，新方法在准确性与鲁棒性上超越了现有最先进的点云配准技术，无论是对于同源还是异源点云的处理，都能有效地应对噪声和密度差异。这对于机器人视觉、增强现实等应用中的3D场景转换至关重要，证明了该方法在实际场景中的优越性能。本文提出了一种革命性的点云配准方法，有望成为未来该领域研究的一个重要里程碑。