首篇点云描述符优化研究：基于进化多任务与近似评估的点云配准方法

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作者 | 智林  编辑 | 智驾机器人技术前线 点击下方 卡片 ，关注“ 3D视觉之心 ”公众号 第一时间获取 3D视觉干货 >> 点击进入→ 3D视觉之心技术交流群 导读 本文提出了一种名为 进化多任务描述符优化（AEMT） 的新方法，用于提升点云配准的性能。 传统的点云配准方法依赖单一或多种几何描述符 ，但描述能力有限，且多个描述符的特征组合可能引入冗余或冲突，导致配准效果下降。为此，本文通过 将描述符优化建模为多任务进化问题，提出了一个框架，整合不同几何描述符的特征，并通过多任务进化和近似评估机制优化特征子集，显著提升描述符的表达能力 。同时，采用多尺度滤波策略进一步过滤错误匹配，提高配准的精度和鲁棒性。实验在大规模室内外数据集上验证了该方法的有效性，结果表明， AEMT 在匹配精度和效率方面均优于传统描述 ………………………………