本文将点云配准问题视为语义实例匹配和配准任务，提出了一种用于大规模室外点云配准的深度语义图匹配方法。通过利用大规模点云语义分割网络获得 3D 点云的语义类别标签，并使用欧氏聚类算法将具有相同类别标签的相邻点进行聚类。基于语义实例的空间相邻关系构建了语义邻接图，通过图卷积网络学习了几种高维特征，包括几何形状特征、语义分类特征和空间分布特征，同时应用了注意力机制进行增强。将语义实例匹配问题建模为一个最优传输问题，并通过最优匹配层进行求解。最后，根据匹配的语义实例，首先通过奇异值分解（SVD）算法获得两个点云之间的几何变换矩阵，然后使用 ICP 算法进行细化处理。实验在 KITTI Odometry 数据集上进行，所提出方法的平均相对平移误差和平均相对旋转误差分别为 6.6cm 和 0.229 度。

Aug, 2023

本文提出了一种有效而健壮的方法，利用 Hough 投票在 6D 转换参数空间中实现三维扫描点云的成对配准，该方法通过提取几何特征从点云对中计算出假设的对应关系，并考虑空间中的变换参数来构建成对间的对应关系，从而最终获得了自适应的变换参数。

Sep, 2021

该论文介绍了一种动态方法，通过多次迭代点云数据的注册过程，识别匹配点聚类区域，从而删除噪点，并通过评估每个注册阶段的结果以提高网络效率。实验证明，该模型相较于其他方法在相似结果上显著减少时间消耗，室内数据集 (3DMatch) 速度提升超过 41%，室外数据集 (KITTI) 速度提升 33%，同时保持竞争性的注册召回需求。

Dec, 2023

使用图神经偏微分方程和热核签名的鲁棒点云配准方法，在三维计算机视觉中具有应用于图形、自动驾驶和机器人技术等领域的基础技术。实验结果表明，该方法不仅在点云配准方面取得了最先进的性能，而且对于加性噪声或三维形状扰动具有更好的鲁棒性。

Apr, 2024

本文提出一种新的点云注册驱动的 Siamese 跟踪框架，包括追踪特定的非本地注册模块和注册辅助的 Sinkhorn 模板特征聚合模块，以实现在精确定位物体的同时提高跟踪鲁棒性。

Sep, 2022

引入了 DeepGMR 算法，该算法是首个显式利用概率注册范例的基于学习的点云配准方法，利用混合高斯模型模拟两点云之间的概率分布，通过神经网络和两个可微计算块进行配准，从而实现产生全局注册方法的目的。该方法在合成和真实数据上均表现出比几何和基于学习的配准方法更好的性能。

Aug, 2020

该研究提出了一种新的部分重叠点云的实时配准方法，利用点云的特征编码器和基于图的注意力网络来学习和优化对应关系，实现了与现有方法相当的性能和更快的推理速度。

Dec, 2021

三维数据配准是许多应用的关键问题，本文提出了 ReLaTo，建立了一个优化配准方法，特别适用于大变换的情况。

Mar, 2024

该论文提出了一种新的端到端方法来直接预测配准操作中的对应点，利用 transformer 网络结构中的自注意力和交叉注意力机制来替代传统的特征匹配和 RANSAC 算法，该方法在 3DMatch 和 ModelNet 基准上均取得了最先进的成绩。

Mar, 2022

本研究提出了一种名为几何变换器的方法，通过学习几何特征进行超级点匹配，从而实现点云配准。该方法不需要检测重复的关键点，并在低重叠情况下表现良好，能够提高内点比率和注册召回率。

Feb, 2022