基于残差投影的确定性高效搜索策略用于含对应点的点云配准
计算机视觉与模式识别
2024-05-14 v2
摘要
通过假定 3D 对应点估计两幅 LiDAR 扫描间的刚体变换是一种典型的点云配准范式。当前 3D 特征匹配方法常产生大量外点对应，使得抗外点配准技术不可或缺。许多近期研究采用分支定界 (BnB) 优化框架来全局且确定性地求解基于对应点的点云配准问题。然而，基于 BnB 的方法搜索整个 6 维参数空间耗时，因其计算复杂度在最坏情况下随解域维度指数增长。为提升算法效率，现有工作尝试将 6 自由度 (DOF) 原问题解耦为两个 3-DOF 子问题，从而缩减搜索空间。相反，我们方法引入基于残差投影的新姿态解耦策略，将原始配准问题分解为三个子问题。随后，我们将区间穿刺嵌入 BnB，在较低二维域内求解这些子问题，实现高效且确定的配准。此外，我们的方法可适配应对同时姿态与配准这一挑战性问题。在具挑战性的合成与真实世界数据集上的综合实验表明，所提方法在效率上优于最先进方法，同时保持可比鲁棒性。
引用
@article{arxiv.2305.11716,
title = {Efficient and Deterministic Search Strategy Based on Residual Projections for Point Cloud Registration with Correspondences},
author = {Xinyi Li and Hu Cao and Yinlong Liu and Xueli Liu and Feihu Zhang and Alois Knoll},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.11716},
year = {2024}
}