电子发烧友
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基于深度学习的三维点云配准方法成为研究的主流，并随之诞生了DeepVCP、DGR、Predator等著名的方法。
2022-11-29 11:41
点云配准过程就是求一个两个点云之间的旋转平移矩阵（rigid trans
2022-12-02 09:40
点云是在同一空间参考系下表达目标空间分布和目标表面特性的海量点集合，在获取物体表面每个采样点的空间坐标后，得到的是点的集
2022-10-19 16:53
深度学习在自动驾驶领域可谓无往不利，点云配准领域也不例外。基于深度学习的点云
2022-11-11 14:18
粗配准就是再两个点云还差得十万八千里、完全不清楚两个点云的相对位置关系的
2023-09-25 11:31
RANSAC算法被引入三维点云配准领域，其本质就是不断的对源点云进行随机样本采样并求出对应的变换模型，接着对每一次随机变
2023-03-24 09:58
为了处理上述的问题，我们提出了SDMNet，一种新的由稀疏到密集的针对大规模室外点云的配准方法。稀疏到稠密匹配方案如图1(c)所示。具体而言，我们将
2023-05-24 15:53
但是这个方法同样也存在缺点，即著名的万向锁(或万向节死锁)(Gimbal Lock)问题：在俯仰角为 时， 第一次旋转与第三次旋转将使用同一个轴，使得系统丢失了一个自由度(由3次旋转变成了2次旋转)。
2023-11-03 12:38
一、摘要 本文介绍了一种基于深度学习的三维点云配准新方法。该架构由三个部分组成: (1)编码器由基于卷积图的描述符组成，该描述符对每个
2023-06-17 09:54
粗配准就是再两个点云还差得十万八千里、完全不清楚两个点云的相对位置关系的
2023-09-21 17:20
