陆地激光扫描对的实用最佳注册

Nov, 2018

Practical optimal registration of terrestrial LiDAR scan pairs

Zhipeng Cai, Tat-Jun Chin, Alvaro Parra Bustos, Konrad Schindler

TL;DR本研究针对地面激光雷达扫描的点云数据注册问题，提出了一种基于优化算法的新方法，通过提出的确定性选择方案和快速的分支定界算法，可以有效、准确地实现点云的最优对齐。

Abstract

point cloud registration is a fundamental problem in 3D scanning. In this paper, we address the frequent special case of registering terrestrial LiDAR scans (or, more generally, levelled point clouds). Many curre

point cloud registration lidar scans optimal algorithms 3d keypoint correspondences

发现论文，激发创造

基于残差投影的高效确定性点云配准搜索策略

通过残差投影提出一种基于 BnB 的搜索方法，将 6 自由度的刚性变换问题分解为三个 2 自由度旋转搜索子问题，实现高效和确定性的点云配准

May, 2023

密度自适应点集配准

本研究利用基于期望最大化的框架最小化 KL 距离，构建点云场景的潜在概率分布模型，使其能够适应密度变化，并成功在多种真实世界的激光雷达数据集上超越现有的多视角概率方法，而无需重新采样。

Apr, 2018

Go-ICP: 三维点云配准的全局最优解

本文提出了一种被称为 Go-ICP 的全局最优算法，它基于分支定界结构搜索整个 3D 运动空间 SE (3)，并且集成了局部 ICP 以提高速度，保证全局最优性，可以用于解决初始位置不佳及需要最优解决的场景。

May, 2016

KISS-ICP：支持点对点 ICP 的辩护 —— 如果正确实现，则简单、准确且健壮

研究通过精简核心元素实现了一个在各种环境条件下可操作的简单有效的传感器里程计估计系统，该系统在使用不同类型的 LiDAR 传感器时，仅具有少数参数并且不需要计算 IMU 信息，能够广泛应用于不同的应用场景。

Sep, 2022

基于贝叶斯优化的迭代最近点初始化（BO-ICP）

本文提出了一种基于贝叶斯优化的新方法，以查找关键的初始 ICP 变换，主要关注于初始转换的选择，是所有基于 ICP 的方法的起点。通过在流行数据集上运行实验，我们展示了这种方法在给定相似计算时间时优于最先进的方法，并且与 ICP 的其他改进兼容。

Apr, 2023

TEASER：快速且可认证的点云配准

提出了一个名为 TEASER 的算法，它使用 TLS 成本和图论框架来解决 3D 点集之间的快速且可靠的配准问题，能够在存在大量离群值的情况下有效地工作。该算法还提供了理论误差界限，并且在标准和 3DMatch 基准测试中都表现出跨越式的性能优势。

Jan, 2020

基于启发式引导的参数搜索的高效强鲁棒点云配准

通过启发式参数搜索策略，该论文提出了一种在点云配准中加速搜索而又保持高鲁棒性的方法，通过对可行域的三阶分解和一维区间刺探的利用，降低了搜索维度，并展示了与最先进方法相当的鲁棒性和显著的效率提升。

Apr, 2024

L-PR：利用 LiDAR 基准标记进行无序低重叠多视图点云配准

本研究介绍了一种名为 L-PR 的新型框架，利用 LiDAR 基准标志（类似于 AprilTag 和 ArUco 标记）来注册无序的低重叠多视点点云。通过改进的自适应阈值标记检测方法和二级图优化，该方法在准确性、重建质量、定位准确性和对恶化场景的鲁棒性等四个方面表现优越。我们将方法和数据集开源，链接：https://this_URL。

Jun, 2024

快速且强健的迭代最近点算法

本文提出了一种快速并具有鲁棒性的 Iterative Closest Point 方法，通过将点对点 ICP 视为主性 - 最小化算法，并采用 Anderson 加速方法加速其收敛速度并引入基于 Welsch 函数的鲁棒误差度量。在具有噪声和部分重叠的数据集上，我们实现了与稀疏 ICP 相似或更好的准确性，而速度至少快一个数量级。最后，我们将鲁棒的形式扩展到了点对平面 ICP，并使用类似的 Anderson 加速 MM 策略解决了相应的问题。

Jul, 2020

MAD-ICP：数据匹配的关键 -- 稳健且信息丰富的 LiDAR 里程计

该研究论文介绍了一种 LiDAR 里程计系统，能够在不同操作条件下正常运行，并实现与特定领域方法相当的性能。该系统使用基于 PCA 的 kd 树实现的 ICP 范式，用于提取待配准点云的结构信息并计算对齐的最小化度量。通过根据估计的姿态不确定性管理局部地图，将漂移控制在一定范围内。为了使研究社区受益，我们发布了一个开放源代码的 C++ 实现，可实时应用在任何时候。

May, 2024