BEV点云配准网络

低重叠仍精准

统一的三维局部特征与重叠估计联合学习模型，在点云低重叠场景下仍能稳健配准并实现回环检测。

李琳 · Ding, Wendong · Wen, Yongkun · Yufei, Liang · Yong, Liu · Wan, Guowei

2023

技术优势

低重叠也能对

重叠估计模块先筛出可配区域，避免非重叠区域的相似结构干扰特征匹配。

特征更耐用

在 BEV 表示上联合学习特征与重叠，使提取的 3D 局部特征对低重叠和噪声更鲁棒。

位姿估计顶尖

在 KITTI 和 Apollo-SouthBay 上平移与旋转误差均达最优，可直接用于精配准。

应用场景

• 自动驾驶定位：用于低重叠点云下的车辆高精度定位与回环检测。
• 机器人建图：在机器人建图中处理低重叠的回环，减少累积漂移。
• 无人机导航：为无人机在卫星拒止环境下提供低重叠点云配准定位。
• 工业机器人感知：使工业机器人在低重叠观察下可靠估计物体位姿，支持抓取与装配。