3D Point Cloud Registration for Localization Using a Deep Neural Network Auto-En.pptx

3D Point Cloud Registration for Localization 题目：基于深度神经网络自动编码器的三维点云配准定位技术
文章主要讲述了一种大范围点云与近距离经筛选的点云之间配准的算法，这是一种完全独立于两点坐标系中初始信息的定位方法。这种方法很好的解决了对于粗点云配准的问题，以往都是利用人工设计的关键点描述符进行配准，新方法利用超点代替关键点可以更好地利用几何数据追踪到精确的点云变换。
Using a Deep Neural Network Auto-Encoder 20180322

基于深度神经网络自动编码器的三维点云配准定位技术，为解决大范围与近距离点云配准问题提供了全新的解决方案。该方法脱离了对初始信息的依赖，通过超点代替传统关键点描述符，实现了更高效的配准。此外，新技术充分利用几何数据追踪精确点云变换，提高了定位精度和效率。此技术的研发将极大推动点云配准领域的发展，具有广泛的应用前景。

基于深度神经网络自动编码器的三维点云配准定位技术，该文提出了一种全新的大范围与近距离点云配准算法，完全独立于初始信息，解决了粗点云配准的难题。该方法采用超点替代传统关键点描述符进行配准，能够更好地利用几何数据追踪精确的点云变换。此技术对于自动驾驶等领域具有重要的应用价值，能大幅提高定位精度和系统响应速度。