本文介绍了一种基于等变特征学习和隐式形状模型的无对应点云旋转配准方法，具有无需数据关联和强鲁棒性等优点。实验结果表明，该方法在点云配准中优于现有深度学习方法，特别是在处理噪声和形变时表现出色。