摘要： 點云不同的幾何特征影響著點云配準(zhǔn)的難度。然而，大多數(shù)點云存在部分重疊，幾何特征被噪聲干擾，并且點云表面有部分不可區(qū)分的特征，這使得提取具有代表性的幾何特征更加困難。結(jié)合以上原因提出一種融合幾何注意力和多尺度特征的點云配準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)GMNet，利用幾何Transformer提取幾何特征并對點云點對距離和角度編碼，使其在低重疊情況下更具魯棒性；并使用多尺度特征架構(gòu)聚合不同尺度上豐富的語義... （共11頁）