论文解读｜快速可认证的点云配准

最新推荐文章于 2025-06-26 09:21:27 发布
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#人工智能 #算法 #机器学习

本文详细解读了Yangetal.在IEEERobotics的论文，介绍TEASER和TEASER++两种处理高异常值率点云配准的算法，它们在效率和鲁棒性上表现出色，尤其是TEASER++，在速度和可验证感知领域有重要贡献。

原创 | 文 BFT机器人 

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《TEASER: Fast and Certifiable Point Cloud Registration》是一篇由Yang et al. 在IEEE Transactions on Robotics杂志上发表的研究论文，于2021年4月出版。这篇论文提出了两种快速且可验证的点云配准算法：TEASER和TEASER++，这两种算法能够处理高异常值率的情况，并在点云配准任务中表现出色。本文对论文内容进行详细的分析解读，着重介绍了论文的背景、目标、方法、实验结果和贡献。

01

背景和目标

点云配准是计算机视觉和机器人领域中一个重要的问题，它涉及将两个或多个点云数据集对齐，以获得它们之间的相对姿态变换。然而，现实世界中的点云数据通常包含噪声和异常值，这使得点云配准任务变得更加困难。

因此，对于处理高异常值率的点云配准问题，研究人员需要开发更加鲁棒和可靠的算法。目标就是解决高异常值率的点云配准问题，提出两种快速且可验证的算法：TEASER和TEASER++。TEASER算法通过求解大规模半定规划问题来实现准确的鲁棒配准，但计算复杂度较高。

为了加速配准过程，作者提出了TEASER++算法，它避免了求解半定规划问题，从而大大提高了运行速度

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TEASER-plusplus:快速而强大的点云注册库
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TEASER ++：快速且可认证的3D注册 TEASER ++是使用C ++编写的具有Python和MATLAB绑定的快速且可靠的点云注册库。 关于 左：由生成的对应（绿线和红线分别表示根据地面真实情况的离群值和离群值对应）。右：由TEASER ++估算的对齐方式（绿色点表示由TEASER ++找到的像素）。 TEASER ++可以解决3D中两点云之间的刚体转换问题。即使输入的对应关系中有大量异常值，它也能很好地执行。有关概念的简短介绍，请我们的。有关更多信息，请参阅我们的论文： ， ，和 ， “TEASER：快速认证的点云登记”。 [cs，math]，2020年1月。（ ） 和 ，“具有极高异常值率的鲁棒配准的多项式时间解决方案”，《机器人技术：科学与系统》（RSS），2019年。（ ） 如果您发现此库有用或在您的项目中使用它，请引用： @article { Yang20
TEASER: 快速且可证明的点云配准算法和代码解读
u010307048的博客
04-20 3477
论文地址 摘要 主要贡献 算法流程 实验结果 总结
TEASER: Fast and Certifiable Point Cloud Registration
weixin_40998173的博客
07-07 701
快速且可证明的点云配准 分别解耦平移，旋转，尺度 解耦平移：平移矩阵可以通过相减的方式消去 解耦旋转：两个点之间的距离与旋转和平移矩阵都无关： 现在不知道的变量只有尺度s,然后： 1）使用TRIMs估计尺度s~\tilde{s}s~ 2）使用TIMs和s~\tilde{s}s~估计旋转R~\tilde{R}R~ 3）使用s~\tilde{s}s~旋转R~\tilde{R}R~估计平移t~\tilde{t}t~ 四元数的理解：https://blog.youkuaiyun.com/wang15061955
TEASER | 快速且可证明的点云配准算法和代码解读
soaring_casia的专栏
05-08 3382
本文是对文章《TEASER：Fast and Certifiable Point Cloud Registration》的解读。 摘要 这篇文章提出了第一个快速且可证明的算法，用于存在大量外点对应的情况下两组3D点的配准。 可证明的算法尝试求解一个困难优化问题(比如带外点的鲁棒估计)，提供相对容易的检测条件验证返回的解是否最优(比如，如果算法在外点存在情况下产生最精确的估计)或者界限解的次优性或精确性。 为了达到这个目的，我们首先使用截断最小二乘(TLS)代价函数将配准问题重新建模，使得估计对大量.
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点云配准之 《TEASER：快速且可证明点云配准》阅读笔记
qq_41918369的博客
02-12 3274
原论文： 《TEASER: Fast and Certifiable Point Cloud Registration》 作者及团队： 作者:Heng Yang ,15年清华本科毕业，17年MIT硕士毕业，发文章时为MIT博士生，SPARK实验室， SPARK实验室主页：http://web.mit.edu/sparklab/ SPARK实验室github主页：https://github.com/mit-spark/ 3D点云配准背景： 3D点云配准方法概述： 效果： 视频：https://yout
Brain-Teaser:面向对象设计项目
04-19
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快速而强大的点云注册库-Python开发
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TEASER ++：快速且可认证的3D注册TEASER ++是使用C ++编写的具有Python和MATLAB绑定的快速且可认证的点云注册库。 关于左图：生成的信函TEASER ++：快速且可认证的3D注册TEASER ++是一种快速且可认证的点云注册库，用C ++编写，带有Python和MATLAB绑定。 关于左：3DSmoothNet生成的对应关系（绿线和红线分别表示根据地面真实情况的离群值和离群值）。 右：由TEASER ++估算的对齐方式（绿色点表示由TEASER ++找到的像素）。 TEASER ++可以解决两次之间的刚体转换问题
一种基于关键点选择的快速点云配准算法
02-04
为了提高三维点云数据配准的效率, 提出一种基于法向量分布特征的关键点初始匹配与迭代最近点(ICP)的精确配准的两步点云配准算法。首先, 定义点云的邻接区域和法向量分布特征计算模型, 提出基于该模型的关键点选择算法; 其次, 为每个关键点建立局部坐标系, 计算关键点的快速点特征直方图, 使用采样一致性配准算法匹配关键点的特征, 去除错误匹配点, 求解出变换矩阵, 完成初始配准; 最后, 使用ICP算法, 对多视点云的初始配准结果进行精确配准。实验结果表明, 在散乱点云数据和自获取的深度点云数据配准中, 该算法能够在确保配准精度的同时有效提升配准效率。
TEASER++：快速且可证明的点云配准算法
lovely_yoshino的博客
05-13 5528
我们提出了。可证明的算法尝试求解一个困难优化问题(比如带外点的鲁棒估计)，提供相对容易的检测条件验证返回的解是否最优(比如，如果算法在外点存在情况下产生最精确的估计)或者界限解的次优性或精确性。为了达到这个目的，我们首先使用，使得估计对大量假对应点不敏感。然后，我们提供一个通用的，这样就可以级联地求解三个变换。尽管每一个子问题仍然是非凸和组合的，但我们证明了(i)通过一个adaptive，(ii)TLS旋转估计可以被松弛为一个，(iii)图理论框架通过。
TeaseR++：快速鲁棒的C++点云配准库介绍+英文版视频教程
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09-25 5584
本文提出了一种快速鲁棒的点云配准算法，对存在离群噪声点的点云数据具有较好的配准效果。首先使用了截断最小二乘（Truncated Least Squares TLS）代价函数重新构造配准问...
【亲测免费】 推荐开源项目：TEASER++——快速且鲁棒的3D配准库
gitblog_00065的博客
05-13 1160
在计算机视觉和机器人领域，3D点云配准是一项核心任务，而**TEASER++** 是为此而生的一款高效且保证鲁棒性的C++库，还提供Python和MATLAB接口。该项目以解决两个3D点云之间的刚体变换问题为目标，即使在存在大量异常值的对应关系中也能表现出色。 ## 技术分析 **TEASER++** 基于创新的算法设计，能够在高噪声环境中准确估计旋转和平移。它的核心优势在于能够处理极端的异常...
python 点云配准_TEASER++：快速鲁棒的C++点云配准库
weixin_39676972的博客
12-09 1226
TEASER++: fast & certifiable 3D registration TEASER++ is a fast and certifiably-robust point cloud registration library written in C++, with Python and MATLAB bindings.About Left: correspondence...
TEASER++ 开源项目常见问题解决方案
gitblog_00224的博客
12-03 813
TEASER++ 是一个快速的、可证明鲁棒的点云配准库，使用 C++ 编写，并提供了 Python 和 MATLAB 的绑定。该库能够解决两个三维点云之间的刚体变换问题，即使在输入对应点中含有大量异常值时也能表现良好。TEASER++ 特别适合于点云数据的处理和配准，它的性能在多个应用场景中都得到了验证。 主要编程语言：C++（核心库），Python 和 MATLAB（绑定和示例）。 ## 2...
【免费下载】 TEASER++ 点云配准库安装与配置指南
最新发布
gitblog_00291的博客
06-26 916
TEASER++ 是一个高效的点云配准算法库，支持多种平台环境。经过测试验证的主要平台包括： - **Ubuntu 18.04**：兼容 g++-7/9 和 clang++-7/8/9 编译器 - **Ubuntu 16.04**：需要手动安装 Eigen 3.3 版本 - **Python 绑定**：推荐使用 Python 3 环境 ### 核心依赖项 构建 TEASER++ 需要以下基础...
点云配准论文
03-21
### 关于点云配准的研究论文 点云配准是一个重要的计算机视觉和机器人领域课题，涉及将两个或多个点云数据集对齐的过程。以下是几篇与点云配准密切相关的研究论文： #### 1. **Iterative Closest Point (ICP)** 经典的 ICP 算法是点云配准的基础方法之一。该算法通过迭代方式最小化两组点之间的距离来实现精确匹配[^2]。 ```python def icp_algorithm(source_points, target_points): """ 实现简单的ICP算法框架。 参数: source_points: 源点云数组 target_points: 目标点云数组 返回: 对齐后的源点云以及变换矩阵 """ pass # 这里省略具体实现细节 ``` 尽管 ICP 是一种经典技术，但它对于初始姿态估计较为敏感，并可能陷入局部最优解。 --- #### 2. **PointNet++ and DGCNN for Registration** 现代深度学习模型如 PointNet++ 和 DGCNN 已被用于改进传统点云配准方法。这些模型能够提取更鲁棒的特征表示并提高配准精度[^3]。 例如，在《Deep Learning for 3D Point Cloud Understanding》一文中提到，基于图神经网络的方法可以显著提升复杂场景下的配准效果。 --- #### 3. **FGR (Fast Global Registration)** 由 Zhou et al. 提出的一种快速全局配准方法 FGR 能够有效解决大规模点云间的粗配准问题。它利用了稳健的距离度量函数和优化策略[^1]。 --- #### 4. **GO-ICP (Global Optimal ICP)** GO-ICP 方法结合了分支定界技术和传统的 ICP 思想，能够在理论上找到全局最优解。这种方法虽然计算成本较高，但在某些高精度需求的应用中有重要意义[^4]。 --- #### 推荐阅读的具体论文列表： - "Super4PCS: Fast Global Pointcloud Registration via Smart Indexing" - "Robust Global Registration using Convex Optimization" - "A Tutorial on Spectral Clustering" 以上每篇文章都提供了不同的视角和技术手段应对点云配准挑战。
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