【泡泡点云时空】通过平移搜索匹配旋转不变特征的高效全局点云配准方法（ECCV2018-2）

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【泡泡点云时空】通过平移搜索匹配旋转不变特征的高效全局点云配准方法（ECCV2018-2）

2018 年 9 月 30 日 泡泡机器人SLAM

泡泡点云时空，带你精读点云领域顶级会议文章

标题：Efficient Global Point Cloud Registration by Matching Rotation Invariant Features Through Translation Search

作者：Zhe Min Jiaole Wang Max Q.-H. Meng

来源：ECCV2018 (European Conference on Computer Vision)

播音员：巩雪萍

编译：徐二帅

审核：郑森华，吕佳俊

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摘要

三维刚性点云配准在计算机视觉和机器人技术中有许多应用。当点云间相对变换较大或者重叠度较小的情况下，局部配准方法往往会失败，这时需要全局点云配准方法。现有大多数的全局配准思想在SE(3)中6D参数空中间使用BnB优化。这些方法通常非常慢，因为BnB优化方法的时间复杂度在6D参数空间维度下是指数的。这篇论文中，我们解耦平移和旋转优化，提出一种快速的BnB算法，首先全局优化3D平移参数。然后通过利用BnB算法找到的全局最优转换来计算最佳旋转。使用新提出的旋转不变特征来实现平移和旋转的单独优化。在具有挑战性的数据上进行的配准实验结果表明，所提方法在精度和速度上均优于最先进的全局配准方法。

图1展示的是构建特征的旋转不变性。属于待配准点云P，旋转不变特征由三元组表示，其中表示中的欧几里德范数。

图2展示的是寻找最优平移变量的目标函数，目标函数使用BnB方法优化得到最优点云配准平移变化。随后使用RANSAC算法得到最优旋转矩阵。

图3展示了所提算法GoTS与多种全局配准算法的时间效率，对比算法包括APM，Glob-GM和Go-ICP。可以看到在待配准点数量增多的情况下GoTS算法用时最少。

图4对比了不同数量外点下四中全局配准算法的时间效率。GoTS两步求解变换矩阵的方式所用时间最短。

图5对比了三种算法在较大场景下的配准结果，目视判定本文的GoTS算法的配准效果最好。

图6展示了图5中较大配准场景的配准精度和用时，相比之下GoTS算法都有较大的精度和效率优势。

Abstract

Three-dimensional rigid point cloud registration has many applications in computer vision and robotics. Local methods tend to fail, causing global methods to be needed, when the relative transformation is large or the overlap ratio is small. Most existing global methods utilize BnB optimization over the 6D parameter space of SE(3). Such methods are usually very slow because the time complexity of BnB optimization is exponential in the dimensionality of the parameter space. In this paper, we decouple the optimization of translation and rotation, and we propose a fast BnB algorithm to globally optimize the 3D translation parameter first. The optimal rotation is then calculated by utilizing the global optimal translation found by the BnB algorithm. The separate optimization of translation and rotation is realized by using a newly proposed rotation invariant feature. Experiments on challenging data sets demonstrate that the proposed method outperforms state-of-the-art global methods in terms of both speed and accuracy.

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