3D-Punktewolkenabgleich

3D-Punktewolkenabgleich ist eine wichtige Aufgabe im Bereich der Computer Vision, die darauf abzielt, zwei oder mehr 3D-Punktewolken-Datensätze durch Algorithmen präzise zu alignieren und zu matchen. Das Ziel dieser Aufgabe besteht darin, die starren oder nicht-starren Transformationen zwischen den Punktewolken zu schätzen, um ihre geometrischen Unterschiede zu minimieren. Der 3D-Punktewolkenabgleich hat erhebliche Anwendungswerte in Bereichen wie autonomes Fahren, Roboter-Navigation, 3D-Rekonstruktion und Virtual Reality, indem er die Wahrnehmungsfähigkeiten und die Genauigkeit des Umweltverstehens von Systemen verbessert.