公开(公告)号：CN118229745A

公开(公告)日：2024-06-21

申请号：CN202410297328.8

申请日：2024-03-15

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 舒禹程 ,  程龙进 ,  肖斌 ,  李伟生

IPC: G06T7/33 ,  G06N3/088 ,  G06V10/42 ,  G06V10/44 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/764 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明涉及一种基于虚拟锚点引导的无监督点云鲁棒配准方法，该方法包括：获取相同场景下不同视角的两个点云，将其输入预训练好的无监督点云配准模型，得到点云配准结果；无监督点云配准模型的训练过程包括：获取源点云和目标点云；通过特征提取分别得到相应的全局特征；分别对相应的全局特征进行虚拟锚点生成，得到相应的虚拟锚点；对相应的虚拟锚点取K最近邻，利用特征提取网络，分别得到相应的局部特征；计算对应的相似度矩阵；进而得到变换矩阵，根据变换矩阵，得到点云配准结果；计算该模型的损失函数，当损失函数收敛时停止训练，得到训练后的无监督点云配准模型。本发明解决了点云配准中的PtP问题，得到的配准结果更准确，无监督点云配准模型的鲁棒性能更优。