Mar, 2024

多通道点云拼接与扩散全局优化

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TL;DR提出了一种新的多通道点云镶嵌框架，其设计用于将部分重叠的点云集合（通常来自 3D 扫描仪或移动 RGB-D 相机）对齐到一个统一的坐标系统；核心算法为 ODIN，它使用扩散过程对相关矩阵进行去噪，并通过迭代识别重叠部分和优化注意力得分来提高匹配精度；进一步的步骤包括构建姿态图，进行旋转平均，使用鲁棒算法重新估计平移以实现共识最大化和优化平移，并最后通过扩散过程联合优化点云的旋转和位置；在四个多样化且大规模的数据集上测试，该方法在所有基准测试中以很大的优势达到了最先进的两两和多通道注册结果。
point cloud mosaickingpairwise registration algorithmpose graphrotation averagingtranslation optimization
发现论文，激发创造
  • 学习多视角三维点云配准

    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

  • 部分重叠点云的快速稳健配准

    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

  • FreeReg: 集成预训练扩散模型和单目深度估计的图像到点云注册

    图像与点云之间的特征匹配问题是图像到点云配准的基本问题。通过预训练的大规模模型来统一图像和点云之间的模态，并在同一模态内建立可靠的对应关系。我们利用深度到图像扩散模型提取的中间特征即扩散特征在图像和点云之间具有语义一致性，这使得粗糙但稳健的跨模态对应关系的建立成为可能。在由单目深度估计器产生的深度图上进一步提取几何特征，通过匹配这些几何特征，显著提高了扩散特征产生的粗糙对应关系的准确性。在三个公共室内外基准测试上，通过直接利用这两种特征，该方法平均提高了 20.6％的内点比率、三倍的内点数目和 48.6％的配准召回率相比现有最先进方法。

    Oct, 2023

  • 高效点云配准的动态网络

    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

  • OMNet：用于部分到部分点云配准的重叠遮罩学习

    本研究提出了一种基于全局特征的 OMNet 方法，用于局部 - 局部点云配准。通过学习重叠区域的掩码来拒绝不重叠的区域，并采用了更实用的数据生成方法，实现了与传统和深度学习方法相比的最新性能。

    Mar, 2021

  • 基于 SE (3) 扩散模型的点云配准方法用于鲁棒的 6D 物体位姿估计

    本研究介绍了一种基于 SE (3) 扩散模型的点云注册框架，用于实现现实场景下的 6D 物体姿态估计。我们的方法将 3D 注册任务作为一种去噪扩散过程，逐步改进源点云的姿态，以与模型点云精准对齐。通过 SE (3) 扩散过程和 SE (3) 反向过程对我们的框架进行训练。

    Oct, 2023

  • 金字塔语义图全局点云配准方法在低重叠度下的应用

    提出了一种应用图论框架的全局点云配准方法，利用语义线索缩小点云规模解决点云之间重叠度低的问题，通过构建金字塔图进行多级一致性阈值匹配，用级联式梯度上升方法解决最密团问题，得到多个位姿候选项，并通过快速几何验证选择最佳估计。实验证明，尽管点云之间重叠度低且语义质量低，该方法实现了最高的成功率。

    Jul, 2023

  • 多模态 3D 配准：在杂乱的点云中找到多个移动物体

    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

  • 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

  • OmniColor: 一种全局相机位姿优化方法，用于 LiDAR-360 相机融合生成彩色点云

    本文介绍了 OmniColor，一种使用独立的 360 度相机对点云进行染色的新颖高效算法，通过在重建几何图像上联合优化所有帧的姿态，克服了全景图像的严重视觉畸变，并且在精确性和稳定性方面从 360 度相机的宽视角中获得了很大的好处。

    Apr, 2024