Go-ICP: 3D ICP 포인트 세트 등록의 전역 최적 해법

Iterative Closest Point (ICP) 알고리즘은 점 집합 등록(point-set registration)을 위한 가장 널리 사용되는 방법 중 하나입니다. 그러나 로컬 이터레이티브 최적화(local iterative optimization) 기반인 ICP는 로컬 최소값(local minima)에 취약하다는 것이 알려져 있습니다. 그 성능은 초기화의 품질에 크게 의존하며, 오직 로컬 최적성만 보장됩니다. 본 논문에서는 ICP에서 정의된 L2 오차 메트릭 하에서 두 3D 점 집합의 유클리드(강체) 등록(Euclidean (rigid) registration)을 위한 첫 번째 전역적으로 최적(globally optimal)인 알고리즘인 Go-ICP를 제시합니다. Go-ICP 방법은 전체 3D 운동 공간 SE(3)를 탐색하는 분기 한정(branch-and-bound, BnB) 방식을 기반으로 합니다. SE(3) 기하학의 특수 구조를 활용하여, 우리는 등록 오차 함수(registration error function)에 대한 새로운 상한과 하한을 도출하였습니다. 로컬 ICP는 BnB 방식에 통합되어 있어, 새로운 방법이 속도를 높이면서도 전역 최적성을 보장합니다. 또한 아웃라이어鲁棒性(outlier robustness) 문제를 다루는 확장을 논의합니다. 평가는 제안된 방법이 초기화와 관계없이 신뢰할 수 있는 등록 결과를 생성할 수 있음을 시연합니다. Go-ICP는 최적 해가 바람직하거나 좋은 초기화가 항상 가능하지 않은 상황에서 적용될 수 있습니다.注：在“아웃라이어鲁棒性”中，“鲁棒性”是中文词汇，正确的韩文翻译应该是“아웃라이어 강건성”。以下是修正后的版本：Iterative Closest Point (ICP) 알고리즘은 점 집합 등록(point-set registration)을 위한 가장 널리 사용되는 방법 중 하나입니다. 그러나 로컬 이터레이티브 최적화(local iterative optimization) 기반인 ICP는 로컬 최소값(local minima)에 취약하다는 것이 알려져 있습니다. 그 성능은 초기화의 품질에 크게 의존하며, 오직 로컬 최적성만 보장됩니다. 본 논문에서는 ICP에서 정의된 L2 오차 메트릭 하에서 두 3D 점 집합의 유클리드(강체) 등록(Euclidean (rigid) registration)을 위한 첫 번째 전역적으로 최적(globally optimal)인 알고리즘인 Go-ICP를 제시합니다. Go-ICP 방법은 전체 3D 운동 공간 SE(3)를 탐색하는 분기 한정(branch-and-bound, BnB) 방식을 기반으로 합니다. SE(3) 기하학의 특수 구조를 활용하여, 우리는 등록 오차 함수(registration error function)에 대한 새로운 상한과 하한을 도출하였습니다. 로컬 ICP는 BnB 방식에 통합되어 있어, 새로운 방법이 속도를 높이면서도 전역 최적성을 보장합니다. 또한 아웃라이어 강건성(outlier robustness) 문제를 다루는 확장을 논의합니다. 평가는 제안된 방법이 초기화와 관계없이 신뢰할 수 있는 등록 결과를 생성할 수 있음을 시연합니다. Go-ICP는 최적 해가 바람직하거나 좋은 초기화가 항상 가능하지 않은 상황에서 적용될 수 있습니다.