一种基于图注意力机制的残缺点云配准方法

摘要

本发明公开了一种基于图注意力机制的残缺点云配准方法。构建残缺点云配准网络并训练，利用残缺点云配准网络对待测物体的目标点云和源点云处理获得旋转变换和平移变换结果，进而变换实现点云配准；使用多层感知机网络提取残缺点云的高维特征，使用图注意力机制增强这些高维特征对点云空间结构信息的捕获能力和对关键匹配点的注意力，在全连接层获得的残缺点云各自高维特征基础上构建点云虚拟匹配对应点；使用奇异值分解获得点云间的旋转变换和平移变换。本发明方法能够有效解决不完整对应残缺点云之间的配准问题，能提升配准算法对关键配准点的注意力，避免非对应点的干扰，对点云缺失、高噪声、任意初始对应位置等复杂环境具有较强的适用性。