通过残差投影提出一种基于 BnB 的搜索方法，将 6 自由度的刚性变换问题分解为三个 2 自由度旋转搜索子问题，实现高效和确定性的点云配准

May, 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

在点云匹配中，以距离不变性矩阵为基础进行聚类，实现了多实例姿态估计并剔除离群点的目标，其可靠性和效率均优于现有方法。

Nov, 2021

提出了一个名为 TEASER 的算法，它使用 TLS 成本和图论框架来解决 3D 点集之间的快速且可靠的配准问题，能够在存在大量离群值的情况下有效地工作。该算法还提供了理论误差界限，并且在标准和 3DMatch 基准测试中都表现出跨越式的性能优势。

Jan, 2020

本文提出了一种无需对应的鲁棒点云配准随机算法，并将其视为图匹配的特例，通过使用有效的半定松弛和新颖的采样机制，在采样大小大于最小值的前提下，实现了对野值的快速拒绝，从而获得高质量的假设。通过实验，证明了该方法的有效性。

Apr, 2019

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

在大量异常值存在的情况下，我们提出了一种用于 3D 点集配准的健壮方法，其中第一个贡献是使用截断最小二乘（TLS）成本重新制定了配准问题，使得估计对大量虚假对应不敏感；第二个贡献是解耦旋转、平移和缩放估计的通用框架，允许按级联顺序解决三个转换。

Mar, 2019

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

本文提出了一种基于深度图匹配的 3D 点云注册框架，通过先将点云转化为图并提取每个点的深度特征，再用深度图匹配计算软对应矩阵，从而找到更正确的对应关系，实现了在有离群点和时间约束而没有好的变换初始化时的 3D 点云快速注册。

Mar, 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