用于精确导航和场景重建的 3D 配准方法（ICRA 2021）

Differential Information Aided 3-D Registration for Accurate Navigation and Scene Reconstruction

作者：Jin Wu, Shuyang Zhang, Yilong Zhu, Ruoyu Geng, Zhongtao Fu, Fulong Ma and Ming Liu（香港科技大学机器人与多感知实验室(RAM-LAB)

论文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/378591025?utm_medium=social&utm_oi=985951691249852416

本文核心是研究基于时间差分信息的点云配准问题，提出了在时间差分基础上的点云匹配数学模型，时间差分信息通常来自于点云变化量测量和外部差分信息，如IMU、光流（Optical Flow）、场景流（Scene Flow）等。利用了kD树对提出的新点云配准模型进行迭代最近点（ICP）估计，可以有效的利用时间差分信息对点云对应性带来精确度上的提升。

摘要： 提出了一种新的用于点云配准的3-D 对齐方法，其中采用了测量点的时间差分信息。新问题被证明是一种新颖的多维优化。

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