摘要
本发明涉及3D点云配准技术领域,具体涉及一种结合注意力机制与多模型校准的点云配准算法,重叠代表点云配准算法:基于原始点云和目标点云获取原始点云的点重叠分数、目标点云的点重叠分数和点云的初始对齐,去除非匹配点,加权奇异值分解估计变换得到第一变换参数;端到端对应点云配准算法:对原始点云和目标点云进行下采样和特征提取,获取不同分支的点云信息,预测转换后关键点的坐标输出第二变换参数;基于误差评估重叠代表点云配准算法和端到端对应点云配准算法,选择误差小的算法作为当前点云配准方案。本发明根据输入点云数据的不同特征,结合两种方法各自的优点,实现对原始点云针对性配准,提高配准精度。
技术关键词
点云配准算法
模型校准
注意力机制
编码器模块
关键点
参数
坐标
特征提取模块
代表
误差
输出模块
估计方法
分支
平方根
偏差
网络
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