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。

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。

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。