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大规模室外点云配准的深度语义图匹配
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种基于GNN的方法，利用语义和局部几何形状来指导点云注册候选项的识别。通过识别语义实例关系，减少了点云注册的计算负担。在KITTI测距数据集上测试，相较于基准方法，实现了竞争性的准确度和更高的轨迹平滑度，同时依赖更少的网络参数。
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关键要点
- 提出了一种基于GNN的方法，利用语义和局部几何形状指导点云注册候选项的识别。
- 语义和形态特征作为注册的关键参考点，实现精确的激光雷达姿态估计。
- 轻量级静态图结构通过识别语义实例关系，显著减少了点云注册的计算负担。
- 通过连接候选节点和利用跨图的关注机制，计算潜在注册对应关系的置信度得分。
- 在KITTI测距数据集上测试，方法实现了竞争性的准确度和更高的轨迹平滑度。
- 该方法依赖更少的网络参数。
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