論文の概要: A comprehensive survey on point cloud registration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.02690v1
• Date: Wed, 3 Mar 2021 21:17:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-05 15:00:23.037863
• Title: A comprehensive survey on point cloud registration
• Title（参考訳）: ポイントクラウド登録に関する総合調査
• Authors: Xiaoshui Huang, Guofeng Mei, Jian Zhang, Rana Abbas
• Abstract要約: 最近のディープラーニングの成功は、登録の堅牢性と効率を大幅に改善した。 この調査は、クロスソースポイントクラウド登録の開発をレビューし、最新の登録アルゴリズムを評価するための新しいベンチマークを構築します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.69025325594053
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Registration is a problem of transformation estimation between two point clouds, which has experienced a long history of development from an optimization aspect. The recent success of deep learning has vastly improved registration robustness and efficiency. This survey tries to conduct a comprehensive review and build the connection between optimization-based methods and deep learning methods, to provide further research insight. Moreover, with the recent development of 3D sensors and 3D reconstruction techniques, a new research direction also emerges to align cross-source point clouds. This survey reviews the development of cross-source point cloud registration and builds a new benchmark to evaluate the state-of-the-art registration algorithms. Besides, this survey summarizes the benchmark data sets and discusses point cloud registration applications across various domains. Finally, this survey proposes potential research directions in this rapidly growing field.
• Abstract（参考訳）: 登録は、2つのポイントクラウド間の変換推定の問題であり、最適化の観点から長い開発の歴史を経験してきた。 最近のディープラーニングの成功は、登録の堅牢性と効率を大幅に改善した。 本調査では,最適化手法と深層学習手法の関連性を総合的に検討し,さらなる研究知見を提供する。 さらに,近年の3次元センサと3次元再構成技術により,新たな研究方向が明らかになってきた。 この調査は、クロスソースポイントクラウド登録の開発をレビューし、最新の登録アルゴリズムを評価するための新しいベンチマークを構築します。 さらに、この調査はベンチマークデータセットを要約し、さまざまなドメインにまたがるポイントクラウド登録アプリケーションについても論じている。 最後に,この急成長分野における研究の方向性について考察する。

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