Registration of multi-view point sets is a prerequisite for 3D model
reconstruction. To solve this problem, most of previous approaches either
partially explore available information or blindly utilize unnecessary
information to align each point set, which may lead to the undesired results or
introduce extra computation complexity. To this end, this paper co
我们研究了 3D 注册问题的一个变种，名为多模型 3D 注册。在多模型注册问题中，我们给出两个描绘了不同姿态下一组物体（可能包括属于背景的点）的点云，并且我们希望同时重建出这两个点云之间所有物体的运动。该方法通用于标准的 3D 注册，其中需要重建出单个姿态，例如传感器描绘静态场景的运动。此外，它为相关的机器人应用提供了数学上的基础，例如，机器人上的深度传感器感知动态场景，并且目标是在同时恢复出自身的运动（从静态部分场景中）以及所有动态物体的运动。我们假设一个基于对应关系的设置，在两个点云之间存在着匹配关系，同时考虑了这些对应关系受到异常值干扰的实际情况。然后，我们提出了一种基于期望最大化（Expectation-Maximization）的简单方法，并建立了 EM 方法收敛到真实结果的理论条件。我们在从桌面场景到自动驾驶场景的模拟和实际数据集上评估了该方法，并证明其与最先进的场景流方法相结合时的有效性。