MLGO微算法科技發(fā)布基于RANSAC-ISS-3DSC改進(jìn)ICP的激光掃描儀點(diǎn)云快速配準(zhǔn)算法

在數(shù)字化浪潮的推動(dòng)下，激光掃描儀作為三維空間數(shù)據(jù)采集的重要工具，已被廣泛應(yīng)用于測繪、文物保護(hù)、工業(yè)檢測、自動(dòng)駕駛、建筑BIM建模等領(lǐng)域。然而，隨著掃描精度的不斷提高，激光掃描儀所采集的點(diǎn)云數(shù)據(jù)規(guī)模呈指數(shù)級增長，給數(shù)據(jù)處理帶來了前所未有的挑戰(zhàn)。其中，點(diǎn)云配準(zhǔn)作為將多次掃描數(shù)據(jù)融合為統(tǒng)一三維模型的關(guān)鍵步驟，對速度與精度的雙重要求愈發(fā)嚴(yán)苛。傳統(tǒng)的點(diǎn)云配準(zhǔn)方法雖然已經(jīng)相對成熟，但在面對海量點(diǎn)云數(shù)據(jù)時(shí)，往往存在運(yùn)算耗時(shí)長、對初始姿態(tài)敏感、配準(zhǔn)精度下降等問題。這不僅影響了實(shí)際工程項(xiàng)目的效率，還在某些實(shí)時(shí)應(yīng)用場景中難以落地。

為破解這一技術(shù)難題，微算法科技（NASDAQ:MLGO）成功推出了一種全新的激光掃描儀點(diǎn)云快速配準(zhǔn)算法。該方法在經(jīng)典迭代最近點(diǎn)（ICP）框架的基礎(chǔ)上，巧妙結(jié)合了隨機(jī)樣本一致性（RANSAC）、內(nèi)在形狀簽名（ISS）和三維形狀上下文（3DSC）等多種先進(jìn)技術(shù)，不僅在大規(guī)模點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理上實(shí)現(xiàn)了顯著提速，同時(shí)在配準(zhǔn)精度上也保持了優(yōu)異表現(xiàn)。這一成果標(biāo)志著點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理技術(shù)向高效、精準(zhǔn)方向邁出重要一步，有望推動(dòng)三維數(shù)據(jù)應(yīng)用進(jìn)入新的發(fā)展階段。

技術(shù)的核心創(chuàng)新首先體現(xiàn)在數(shù)據(jù)預(yù)處理環(huán)節(jié)。微算法科技在算法中引入了體素網(wǎng)格濾波器對原始點(diǎn)云進(jìn)行下采樣，這一過程通過將空間劃分為規(guī)則的體素網(wǎng)格，并用每個(gè)網(wǎng)格的質(zhì)心代替原始點(diǎn)，顯著減少了點(diǎn)數(shù)的同時(shí)保留了幾何結(jié)構(gòu)特征。這一優(yōu)化不僅降低了后續(xù)特征提取與匹配的計(jì)算量，還有效抑制了噪聲點(diǎn)對配準(zhǔn)精度的干擾，為整個(gè)配準(zhǔn)流程奠定了高效與穩(wěn)健的基礎(chǔ)。

在特征點(diǎn)檢測階段，算法采用內(nèi)在形狀簽名（ISS）方法自動(dòng)選取具有顯著幾何特征的關(guān)鍵點(diǎn)。ISS特征點(diǎn)檢測基于局部鄰域的協(xié)方差矩陣分析，能夠在點(diǎn)云表面幾何形態(tài)變化較大處（如棱角、突起、凹陷等）精確定位關(guān)鍵點(diǎn)，從而最大程度地保留點(diǎn)云的結(jié)構(gòu)信息。這種方法的優(yōu)勢在于，所選取的特征點(diǎn)具有旋轉(zhuǎn)不變性與尺度魯棒性，使得后續(xù)匹配過程能夠應(yīng)對掃描姿態(tài)與尺度的變化。

在特征描述方面，微算法科技引入了三維形狀上下文（3DSC）描述子。該描述子通過對特征點(diǎn)鄰域的空間幾何分布進(jìn)行多尺度、方向敏感的統(tǒng)計(jì)編碼，為每個(gè)特征點(diǎn)生成高度區(qū)分性的特征向量。這一特征不僅對姿態(tài)變化具有較強(qiáng)的魯棒性，而且在噪聲點(diǎn)和稀疏數(shù)據(jù)條件下依然能夠保持較高的匹配準(zhǔn)確率。ISS與3DSC的結(jié)合，使得特征提取環(huán)節(jié)既具備穩(wěn)定性，又保證了描述信息的豐富性。

粗配準(zhǔn)階段，微算法科技該算法使用隨機(jī)樣本一致性（RANSAC）方法對特征匹配對進(jìn)行篩選與估計(jì)變換矩陣。RANSAC通過反復(fù)隨機(jī)采樣特征匹配對，估算剛體變換參數(shù)，并統(tǒng)計(jì)符合模型的內(nèi)點(diǎn)數(shù)量，從而在高比例錯(cuò)誤匹配的情況下依然能夠準(zhǔn)確估計(jì)全局配準(zhǔn)的初始位姿。這一環(huán)節(jié)大幅提高了粗配準(zhǔn)的魯棒性，使得后續(xù)ICP優(yōu)化不再依賴于理想的初始對齊狀態(tài)，尤其在多視角掃描或遮擋嚴(yán)重的場景下優(yōu)勢顯著。

在精配準(zhǔn)階段，微算法科技在傳統(tǒng)迭代最近點(diǎn)（ICP）算法基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，使其在匹配點(diǎn)對搜索與誤差函數(shù)優(yōu)化方面更高效、更穩(wěn)定。改進(jìn)ICP通過引入KD-Tree加速最近鄰搜索，并在誤差最小化過程中結(jié)合點(diǎn)到面距離度量與魯棒損失函數(shù)，顯著減少了迭代次數(shù)，并抑制了離群點(diǎn)對配準(zhǔn)結(jié)果的負(fù)面影響。這一改進(jìn)不僅減少了計(jì)算時(shí)間，也使得最終配準(zhǔn)結(jié)果的精度較傳統(tǒng)方法有明顯提升。

微算法科技該算法技術(shù)在工業(yè)檢測領(lǐng)域，該算法能夠在數(shù)百萬級點(diǎn)云數(shù)據(jù)中，在不到原有時(shí)間一半的情況下完成高精度對齊，為生產(chǎn)線在線檢測提供了可能。在文物數(shù)字化保護(hù)中，面對高分辨率文物表面掃描數(shù)據(jù)，算法能夠快速將不同角度掃描的點(diǎn)云合并成統(tǒng)一的三維模型，最大限度還原文物細(xì)節(jié)。在自動(dòng)駕駛與機(jī)器人視覺中，該算法在激光雷達(dá)點(diǎn)云定位與地圖構(gòu)建中表現(xiàn)優(yōu)異，實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)或準(zhǔn)實(shí)時(shí)處理，滿足了動(dòng)態(tài)環(huán)境下的配準(zhǔn)需求。

性能評測結(jié)果表明，微算法科技的算法與現(xiàn)有主流點(diǎn)云配準(zhǔn)算法相比，該方法在保持甚至提升配準(zhǔn)精度的同時(shí)，速度提升幅度顯著。在公開數(shù)據(jù)集與企業(yè)自有工業(yè)數(shù)據(jù)上的實(shí)驗(yàn)中，該算法的平均配準(zhǔn)時(shí)間縮短了30%至50%，而配準(zhǔn)誤差保持在毫米級范圍內(nèi)。消融實(shí)驗(yàn)進(jìn)一步證明，ISS-3DSC特征的高質(zhì)量匹配與RANSAC的穩(wěn)健初始對齊，是加速ICP收斂的關(guān)鍵因素。

與此同時(shí)，微算法科技（NASDAQ:MLGO）還計(jì)劃與深度學(xué)習(xí)方法結(jié)合，探索基于學(xué)習(xí)的特征提取與匹配策略，為點(diǎn)云配準(zhǔn)技術(shù)帶來進(jìn)一步的智能化升級。隨著三維感知與數(shù)字孿生技術(shù)的蓬勃發(fā)展，高效、精準(zhǔn)的點(diǎn)云配準(zhǔn)技術(shù)正成為連接現(xiàn)實(shí)世界與數(shù)字世界的重要橋梁。這一基于RANSAC、ISS、3DSC改進(jìn)ICP的激光掃描儀點(diǎn)云快速配準(zhǔn)算法，無疑為行業(yè)注入了新的動(dòng)力，也為未來更多高精度、高效率的三維應(yīng)用鋪平了道路。