一种基于稠密点云配准的智能移动机器人激光重定位方法

本发本发明属于智能移动机器人重定位领域，具体涉及一种基于稠密点云配准的智能移动机器人激光重定位方法。针对现有智能移动机器人在应用场景中的开机定位精度低的问题。本发明使用ScanContext技术实现点云检索，并提出一种基于混合局部特征提取与锚点引导的点云配准网络(AGHL)。该网络提出一种混合局部特征提取模块，用于整合点云的局部几何特征与局部语义特征。此外，该网络设计了一种锚点引导的交叉注意力机制，减少不相关区域的噪声和干扰，从而提升点云配准的准确率，解决了智能移动机器人在应用场景中的开机定位精度低的问题。