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基于对称性Transformer的低重叠率机械零件点云配准研究
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作者 白西亚 《化工自动化及仪表》 2025年第6期902-911,923,共11页
针对GeoTransformer模型在对称结构点云配准中存在的特征感知不足和配准歧义问题,提出一种对称性SymTransformer模型。通过引入对称性SymTransformer模块预测对称平面参数并生成对称点,结合四元损失函数(点对称性损失、特征对称性损失... 针对GeoTransformer模型在对称结构点云配准中存在的特征感知不足和配准歧义问题,提出一种对称性SymTransformer模型。通过引入对称性SymTransformer模块预测对称平面参数并生成对称点,结合四元损失函数(点对称性损失、特征对称性损失、平面正则化损失和对称性得分损失)优化几何一致性。实验结果表明:在3DMatch数据集上,改进模型将旋转误差(RRE)从5.83°降至5.18°,将平移误差(RTE)从15.76 cm降至15.16 cm;在自建工件数据集上,RTE进一步降低至0.98 cm,且耗时仅为随机样本一致算法(RANSAC)的2.3%。证实该模型显著提高了对称工件的配准精度与鲁棒性,尤其适用于低重叠率场景。 展开更多
关键词 点云配准 symtransformer 对称性感知 多约束损失 机械零件 低重叠率
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