TT-SDF2PC：在点云与压缩SDF间直接于内存高效的张量链域中配准
机器人学
2023-04-12 v1
摘要
本文探讨如下研究问题：“能否压缩精细的3D表示并直接将其用于点云配准？”。场景地图压缩可通过有符号距离函数（SDF）表示的张量链（TT）分解实现。它由所谓的TT秩调控所减少的数据量。利用此表示，我们提出了一种算法TT-SDF2PC，能够通过利用TT域中其导数的高效计算，直接将PC配准到压缩SDF，从而节省计算与内存。我们在合成数据集与真实数据集上将TT-SDF2PC与SOTA局部和全局配准方法比较，显示出相当的性能，同时所需资源显著更少。
引用
@article{arxiv.2304.05342,
title = {TT-SDF2PC: Registration of Point Cloud and Compressed SDF Directly in the Memory-Efficient Tensor Train Domain},
author = {Alexey I. Boyko and Anastasiia Kornilova and Rahim Tariverdizadeh and Mirfarid Musavian and Larisa Markeeva and Ivan Oseledets and Gonzalo Ferrer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.05342},
year = {2023}
}