原创 | 文 BFT机器人

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背景

点云配准是计算机视觉和机器人学领域中的一个重要问题，它涉及将多个视角或时间点的点云数据对齐，以便进行后续的处理和分析。

然而，由于传感器噪声、遮挡、运动估计误差等因素，点云数据中常常存在异常对应，这会导致传统的点云配准算法的性能下降。

因此，如何在存在异常对应的情况下实现高效准确的点云配准一直是该领域的研究热点。

在这篇论文中，作者提出了一种新的点云配准算法，名为TEASER(Truncated Least Squares Estimation and Refinement)。提供了可验证解决方案准确性的条件，从而使其成为第一个快速且可证明的点云配准算法。

图1 用TEASER在真实RGB-D数据集上成功估计目标姿态

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工作内容

论文的工作内容主要包括以下几个方面：

1. 提出了一种新的点云配准算法TEASER，用于在存在异常对应的情况下实现高效准确的点云配准。该算法使用截断最小二乘(TLS)代价函数，使估计对异常对应不敏感，并使用图论框架将尺度、旋转和平移估计分离开来。

2. 该算法提供了可验证解决方案准确性的条件，从而使其成为第一个快速且可证明的点云配准算法。

3. 作者通过大量的实验验证了TEASER算法的性能，结果表明，该算法在处理高比例的异常对应时具有更好的鲁棒性和准确性，并且比现有的点云配准算法更快。

4. 作者还提供了一个名为TEASER++的快速实现，该实现可以在毫秒级别内计算出准确的估计，并找到小的内点集。

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算法介绍

TEASER算法是一种用于点云配准的算法，其主要思想是使用截断最小二乘(TLS)代价函数，使估计对异常对应不敏感，并使用图论框架将尺度、旋转和平移估计分离开来。该算法的具体步骤如下：

1.将源点云和目标点云分别进行预处理，包括去噪、下采样、法向量估计等。

2.使用自适应投票算法(Adaptive Voting)对源点云和目标点云进行特征提取和匹配，得到一组初始的点对应关系。

3.使用TLS代价函数对初始点对应关系进行优化，得到一个初始的估计。

4.使用图论框架将尺度、旋转和平移估计分离开来，并对每个分量进行优化，得到一个更准确的估计。

5.使用一种基于置信区间的方法来评估估计的准确性，并提供可验证解决方案准确性的条件。

TEASER算法的优点是在存在异常对应的情况下仍能实现高效准确的点云配准，并且提供了可验证解决方案准确性的条件。此外，作者还提供了一个名为TEASER++的快速实现，该实现可以在毫秒级别内计算出准确的估计，并找到小的内点集。

图2  自适应投票算法中的置信区间

(a) 每个测量值sk的置信区间(b)每个s的共识集的基数和每个区间的中间点mi

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实验

在这篇论文中，作者通过大量的实验验证了TEASER算法的性能。具体来说，作者在三个应用场景下测试了TEASER算法的性能，包括：

1. 点云配准：作者使用多个数据集进行测试，包括Bunny、Dragon、Armadillo等数据集，结果表明，TEASER算法在处理高比例的异常对应时具有更好的鲁棒性和准确性，并且比现有的点云配准算法更快。

2. 目标姿态估计：作者使用大规模点云数据集进行测试，包括KITTI、SUN RGB-D、ScanNet等数据集，结果表明，TEASER算法在目标姿态估计方面具有更好的性能，并且比现有的算法更快。

3. 目标检测：作者使用SUN RGB-D数据集进行测试，结果表明，TEASER算法可以用于改进目标检测的性能，并且比现有的算法更快。

在每个应用场景下，作者都进行了详细的实验设计和结果分析，以验证TEASER算法的性能和优越性。

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结论

该论文提出了一种名为TEASER的点云配准算法，该算法使用截断最小二乘(TLS)代价函数，使估计对异常对应不敏感，并使用图论框架将尺度、旋转和平移估计分离开来。作者在多个应用场景下测试了TEASER算法的性能，包括点云配准、目标姿态估计和目标检测。结果表明，TEASER算法在处理高比例的异常对应时具有更好的鲁棒性和准确性，并且比现有的算法更快。

最后，作者指出了TEASER算法的一些局限性和未来的研究方向，包括进一步提高算法的效率和准确性，以及将算法应用于更广泛的应用场景中。

作者 | Azukii

排版 | 居居手

审核 | 橙橙

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