論文の概要: Efficient and Deterministic Search Strategy Based on Residual Projections for Point Cloud Registration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11716v1
• Date: Fri, 19 May 2023 14:52:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-22 13:57:56.651946
• Title: Efficient and Deterministic Search Strategy Based on Residual Projections for Point Cloud Registration
• Title（参考訳）: 点クラウド登録のための残留射影に基づく効率的かつ決定論的探索戦略
• Authors: Xinyi Li, Yinlong Liu, Hu Cao, Xueli Liu, Feihu Zhang, and Alois Knoll
• Abstract要約: 現在の3D特徴マッチングアプローチは、通常、多くの外乱対応をもたらし、外乱登録技術は不可欠である。 残射影に基づく新しいポーズデカップリング戦略を導入し、生の問題を3つの2-DOF回転探索サブプロブレムに効果的に分解する。 本手法は,同時ポーズと対応登録の困難な問題に適応することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.796116091709788
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Estimating the rigid transformation between two LiDAR scans through putative 3D correspondences is a typical point cloud registration paradigm. Current 3D feature matching approaches commonly lead to numerous outlier correspondences, making outlier-robust registration techniques indispensable. Many recent studies have adopted the branch and bound (BnB) optimization framework to solve the correspondence-based point cloud registration problem globally and deterministically. Nonetheless, BnB-based methods are time-consuming to search the entire 6-dimensional parameter space, since their computational complexity is exponential to the dimension of the solution domain. In order to enhance algorithm efficiency, existing works attempt to decouple the 6 degrees of freedom (DOF) original problem into two 3-DOF sub-problems, thereby reducing the dimension of the parameter space. In contrast, our proposed approach introduces a novel pose decoupling strategy based on residual projections, effectively decomposing the raw problem into three 2-DOF rotation search sub-problems. Subsequently, we employ a novel BnB-based search method to solve these sub-problems, achieving efficient and deterministic registration. Furthermore, our method can be adapted to address the challenging problem of simultaneous pose and correspondence registration (SPCR). Through extensive experiments conducted on synthetic and real-world datasets, we demonstrate that our proposed method outperforms state-of-the-art methods in terms of efficiency, while simultaneously ensuring robustness.
• Abstract（参考訳）: 2つのLiDARスキャン間の3次元対応による剛性変換を推定することは、典型的なポイントクラウド登録パラダイムである。 現在の3D特徴マッチング手法は、一般に多くの外乱対応をもたらし、外乱登録技術は不可欠である。 近年の多くの研究は、対応ベースのポイントクラウド登録問題を解決するためにブランチとバウンド(BnB)最適化フレームワークを採用している。 それでも、BnBベースの手法は解領域の次元に指数関数的な計算複雑性を持つため、6次元のパラメータ空間全体を探索するのに時間を要する。 アルゴリズムの効率を高めるために、既存の研究は6自由度(DOF)元の問題を2つの3自由度サブプロブレムに分離し、パラメータ空間の次元を小さくしようとする。 一方,提案手法では,残差射影に基づく新たなポーズ分離戦略を導入し,生問題を3つの2自由度回転探索部分問題に効果的に分解する。 その後,新たなbnbベースの探索法を用いて,効率的な決定論的登録を実現する。 さらに,本手法は同時ポーズ・対応登録(SPCR)の課題に対処するためにも適用可能である。 合成および実世界のデータセットを用いた広範囲な実験により,提案手法は高効率で最先端の手法より優れ,同時にロバスト性を確保した。

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