跨源点云配准：挑战、进展与前景

May, 2023

跨源点云配准：挑战、进展与前景

Cross-source Point Cloud Registration: Challenges, Progress and Prospects

Xiaoshui Huang, Guofeng Mei, Jian Zhang

TL;DR本文系统回顾了 CSPC（Cross-source Point Cloud）配准的特点，关键挑战，研究进展和应用领域，并讨论了该领域的重要研究方向和多个传感器结合优势。

Abstract

The emerging topic of cross-source point cloud (cspc) registration has attracted increasing attention with the fast development background of 3D sensor technologies. Different from the conventional same-source point clouds that focus on data from same kind of 3D sensor (e.g., Kinect),

cross-source point cloud registration cspc 3d sensors data acquisition multiple sensors

发现论文，激发创造

点云配准综述

本篇综述介绍了同源和异源点云配准的优化和深度学习方法，并总结了二者之间的关系。同时，本文还创建了一套新的评估基准来解决异源挑战，并讨论了不同领域中的点云配准应用。最后，本文提出了这个快速发展领域的潜在研究方向。

Mar, 2021

保留宏观和微观结构的跨源点云配准系统化方法

提出了一种系统的方法来注册来自不同来源的点云，本方法对宏观和微观结构进行了提取，并建立了一个图匹配方法来考虑全局几何约束条件以实现鲁棒的点云注册，实验结果显示，与其他方法相比，本方法在同源和异源数据集中的注册均取得了良好的结果。

Aug, 2016

HybridFusion: LiDAR 和视觉源点云融合

本研究提出一种名为 HybridFusion 的跨来源点云融合算法，包括粗到细的 patch 匹配，2D/3D 注册和多个 Patch 姿态估计结果簇合和融合来确定最终姿态，经过定性和定量实验证明 HybridFusion 达到了近期点云同源性配准的最好表现。

Apr, 2023

SPEAL：基于骨骼先验的注意力学习的跨源点云配准

本文介绍了一种利用骨架表征进行点云配准的新方法 SPEAL，通过提取点云的骨架特征和拓扑结构，获得点云的几何复杂性，进而提高点云配准的性能。作者还构建了一个名为 KITTI CrossSource 的大规模跨源点云数据集，用于评估该方法在跨源和同源数据集上的优越性和鲁棒性。据我们所知，这是第一个利用骨架几何先验进行点云配准的方法。

Dec, 2023

VRHCF：基于体素表示和层次对应过滤的跨源点云配准

基于球形体素的特征表示和分层对应筛选的点云配准方法适用于同质和异质数据，能有效应对不同密度和分布的点云数据，滤出高质量对应点，实现了多领域点云配准。

Mar, 2024

基于深度学习的点云配准的综合调查与分类

本篇综述调查了基于深度学习的点云配准技术，包括数据集和评估指标，对现有的研究进行了分类，并提出未来研究的挑战和方向。

Apr, 2024

空中点云

点云的无线传输面临多个挑战，本文提出了四种实用的解决方案，旨在实现高效、可靠和低延迟的无线点云传输。

Jan, 2024

3D 点云语义分割中的点与标签关联方法综述

本文对 3D 点云的获取和应用进行了概述，结合传统和先进的分割方法，讨论了点云语义分割在远程感知、计算机视觉和机器人技术等领域的发展和应用，并探讨了该领域面临的挑战和未来研究方向。

Aug, 2019

陆地激光扫描对的实用最佳注册

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。

Nov, 2018

构建 PCC：构建点云补全基准

通过点云补全技术完成对不完整数据的处理，建立新的真实世界基准 Building-PCC 数据集来评估现有深度学习方法在城市建筑点云补全任务中的性能，并通过对不同方法的综合评估，分析在建筑点云补全中面临的关键挑战，旨在促进 3D 地理信息应用领域的创新。

Apr, 2024