杨必胜课题组在点云配准领域取得新成果

近日，人工智能领域顶级期刊IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence(IEEE TPAMI，《IEEE模式分析与机器智能汇刊》)，在线发表测绘遥感信息工程国家重点实验室杨必胜教授团队的研究成果。

论文题为“RoReg: Pairwise Point Cloud Registration with Oriented Descriptors and Local Rotations”（《RoReg：基于方向特征及局部旋转的点云配准》），硕士研究生王海平为第一作者，香港大学刘缘（测绘遥感信息工程国家重点实验室2018届硕士毕业生）为共同第一作者，通讯作者为董震教授与杨必胜教授，武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室为第一署名单位/通讯单位。该研究工作得到国家自然科学基金杰出青年基金和重点基金项目的资助。

点云配准是三维信息获取、建模等方面研究的热点和难点，但现有配准方法受重复纹理、噪声及点云密度差异的影响，普遍存在旋转不变特征构建鲁棒性差、关键点检测重复性低、同名点预测约束不足、变换估计立方级检索空间等瓶颈问题，难以满足数字孪生、自动驾驶、增强现实/虚拟现实等对点云配准可靠、高效的紧迫需求。

论文首先提出具有SO(3)空间旋转等变性、更强的描述性、鲁棒性和泛化性的点云局部群特征RoReg-Desc，将RoReg-Desc用于关键点检测、同名点预测及变换估计中，提升了关键点检测重复性、同名点对可靠性并显著降低RANSAC检索空间；经多种国际公开数据集验证，RoReg较现有最优算法内点比例提升4.4%~23.6%的，配准成功率提升2.8%~5.3%。


(左)RoReg配准框架   (右)利用RoReg框架序列配准多类型场景点云实现场景重建 

杨必胜课题组以“培养具有国际视野、创新精神、实践能力的人才”为目标，以“个性发展、兴趣导向、学科交叉”为指导，以学生成长、成才为宗旨，紧密围绕国家战略和行业发展需求，积极推动点云智能处理与测绘遥感应用领域核心技术突破，打造具有国际竞争力的人才培养新体系。近5年培养的博士毕业生1人获国家级青年人才，7人在国内的985高校任职，3人在海外知名课题组做博士后研究，3人获最佳青年论文奖，2人获得教育部学生新人奖；多名学生获得牛津大学、香港大学、慕尼黑工业大学、香港中文大学等世界名校深造机会，众多毕业生进入百度、腾讯、华为、滴滴等公司任职。

论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10044259