该研究提出了一种使用 SE (3) 等变特征进行刚体分割和运动估计的无监督学习方法，大大提高了模型效率和性能，并在四个数据集上进行实验证明了其有效性。

Jun, 2023

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。

Feb, 2024

提出了 MarS3D，一个用于多扫描 3D 点云的语义分割的即插即用的运动感知模块，该模块与单扫描模型灵活结合以具备多扫描感知能力，并通过丰富表示学习和增强运动感知来改善基线模型的性能。

Jul, 2023

利用子空间聚类的方法，本文首次提出了一个针对多体非刚性 SFM 的有效框架，能够同时将每个 3D 轨迹重建和分段到其各自的低维子空间中，并通过对合成和真实数据序列进行广泛实验验证其功效，明显优于其他替代方法。

Jul, 2016

本文介绍了一种新颖的端到端可学习的多视角三维点云拼接算法，该算法集成了两阶段流程（成对对准和全局优化），并且是当前领先技术的改进。

Jan, 2020

本文提出一种基于分割的 6D 姿态估计框架，使用关键点检测获取局部姿态预测，并根据置信度预测将这些姿态候选融合成可靠的 3D-to-2D 对应关系，从而在多个低纹理物体相互遮挡的情况下获得最优姿态估计，其采用简单且高效的架构实现实时性能。

Dec, 2018

利用 SyNoRiM，我们提供一种新的方法，通过同步点云上定义的学习功能的映射以联合注册多个非刚性形状，以既处理非刚性形状，又处理多体情况为特点，避免了点对点排列的昂贵优化。

Nov, 2021

提出了一种基于多视角视野的实时视觉系统，可以从单个 RGB-D 视角提出三维物体姿态建议，并且根据多个视角的姿态估计和非参数占用信息积累这些姿态估计，从而对接触的多个已知对象进行一致的、不相交的姿态估计。应用于实时机器人应用程序中，只使用机载 RGB-D 视觉，机械臂可以精确而有序地拆卸复杂的物体堆放，展示了其准确性和鲁棒性。

Apr, 2020

提出了一种新的基于深度学习的语义瞬间分割技术的 RGB-D SLAM 框架 SplitFusion，该框架可以同时对场景中的刚性和非刚性组件进行跟踪和密集重构，提供了精确的环境地图和重建的非刚性目标，例如移动的人类。

Jul, 2020

本文提出了一种实时动态场景重构方法，能够在给定单个 RGB-D 相机的实时深度流情况下同时再现运动、几何和分割。我们的方法通过融合几何逐帧进行处理，并使用分割增强的节点图结构来驱动几何变形。我们提出了一种二级节点运动优化方法，并通过利用关节运动先验知识来大大减少节点运动的优化空间和物理合理的变形范围。与之前基于融合的动态场景重构方法相比，我们的实验表明，我们的方法对于切向运动和遮挡的运动都具有鲁棒性和改进的重建结果。

Jul, 2018