التعريف بالموقع يلعب دورًا أساسيًا في مجال القيادة الذاتية وتوجيه الروبوتات. تركز الأساليب القائمة على السحابة النقطية بشكل رئيسي على استخراج الوصفيات العالمية من الخصائص المحلية للسحابة النقطية. رغم تحقيقها لنتائج واعدة، فإن الحلول الحالية تتجاهل الجوانب التالية التي قد تؤدي إلى تدهور الأداء: (1) الفروق الكبيرة في حجم الأشياء في المشاهد الخارجية؛ (2) الأشياء المتحركة غير ذات الصلة بالتعريف بالموقع؛ (3) المعلومات السياقية طويلة المدى. نوضح أن هذه الجوانب تشكل تحديات لاستخراج الوصفيات العالمية المميزة. لحل هذه المشكلات، نقترح طريقة جديدة باسم TransLoc3D، والتي تستفيد من المجالات المستقبلة المتكيفة مع مخطط إعادة وزن النقاط لتتعامل مع أشياء بأحجام مختلفة بينما تقوم بقمع الضوضاء، بالإضافة إلى محول خارجي لالتقاط اعتماديات الخصائص طويلة المدى. على عكس الهندسات الحالية التي تعتمد على مجالات مستقبلة ثابتة ومحدودة، يستفيد أسلوبنا من المجالات المستقبلة المتكيفة مع الحجم والمعلومات السياقية العالمية، مما يجعله يتفوق على أفضل التقنيات الحالية بتحسينات كبيرة على مجموعة بيانات شهيرة.