基于深度学习的点云配准的综合调查与分类

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本篇综述调查了基于深度学习的点云配准技术，包括数据集和评估指标，对现有的研究进行了分类，并提出未来研究的挑战和方向。

提出了一种能处理未知比例尺和极端异常值比例的点云配准鲁棒方法PCR-99，使用确定性3点采样方法和两个新机制，显著提高了速度。评估结果表明，该方法在高达98%的异常值比例下，与现有技术相比能取得可比较的性能。在99%的异常值比例下，该方法表现优于现有技术，尤其是对于未知比例尺问题，在鲁棒性和速度方面表现出明显的优越性。