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龙图腾网获悉福州大学申请的专利面向三维点云配准的均匀特征采样方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116310398B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310281168.3，技术领域涉及：G06V10/46；该发明授权面向三维点云配准的均匀特征采样方法是由郑明魁;欧文君;丁志洋;余联想;王占宝设计研发完成，并于2023-03-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向三维点云配准的均匀特征采样方法在说明书摘要公布了：本发明的目的在于提供一种面向三维点云配准的均匀特征采样方法，先根据激光线号将点云进行排列，随后进行均匀采样；将采样后的点云，分别进行局部特征提取和全局特征提取，并将其进行拼接，得到多尺度特征。根据特征提取会聚合领域信息的特性，对多尺度特征同样进行均匀采样。均匀采样后的多尺度特征输入交叉注意力模块，以提取变化特征，再将变换特征嵌入采样后的多尺度特征。根据特征空间的差异来构造匹配矩阵，以表示点云间的每个点的对应关系，并由匹配矩阵及采样后的目标点云获得大致对齐的虚拟点云。随后，通过权重SVD估计刚性变换。在求解出变换之后，将变换作用于点云采样后的源点云，重复以上操作，进行迭代。

本发明授权面向三维点云配准的均匀特征采样方法在权利要求书中公布了：1.一种面向三维点云配准的均匀特征采样方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：分别对源点云和目标点云根据激光线号将点云进行排列，随后进行均匀采样； 步骤S2：将采样后的点云，分别进行局部特征提取和全局特征提取，并进行拼接，得到多尺度特征； 步骤S3：根据特征提取会聚合领域信息的特性，对多尺度特征进行均匀采样；均匀采样后的多尺度特征输入交叉注意力模块，以提取变化特征，再将变换特征嵌入采样后的多尺度特征； 步骤S4：根据特征空间的差异构造特征匹配矩阵，以表示点云间的每个点的对应关系，并由匹配矩阵及采样后的目标点云获得本次迭代对齐的虚拟点云；随后，在源点云分支通过权重SVD估计刚性变换； 步骤S5：源点云分支在步骤S4求解出变换之后，将变换作用于点云采样后的源点云，之后重复步骤S2-步骤S4的操作，进行迭代，直至获得配准结果； 步骤S1具体包括以下步骤： 步骤S11：对点云每个点，使用点的坐标信息，进行计算，得到该点所属的激光线号；其中，R3表示三维空间； 步骤S12：根据激光线号，将点云按顺序重新排列； 步骤S13：计算原始点云数量N和输入网络的点云数量M的商，并向下取整，得到采样间隔K； 步骤S14：根据采样间隔，对排列后的点云，进行等间隔的均匀采样，得到 步骤S15：计算采样后的点云数量NK与输入网络的点云数量M之差Q； 步骤S16、去除多余的Q个点，得到采样后的点云 步骤S2具体包括： 步骤S21：将采样后的点云X′分别送入全局特征抽取网络和局部特征抽取网络，得到FGlobal和FLoacal； 步骤S22：将FGlobal和FLoacal进行拼接，得到多尺度特征 在步骤S3中，对多尺度特征进行均匀采样具体为：根据超参λ，对多尺度特征进行等间隔采样，得到均匀采样后的多尺度特征输入交叉注意力模块具体为：将源点云和目标点云采样后的特征分别送入交叉注意力模块，得到变换特征ΦS和ΦT；再将变换特征嵌入采样后的多尺度特征，得到 在步骤S4和步骤S5中： 采用源点云和目标点云对应的两帧特征计算匹配矩阵，并由匹配矩阵和二次采样后的目标点云获得虚拟点云，最后通过权重SVD估计二次采样后的源点云与虚拟点云的刚性变换Ri、ti，其中i表示当前迭代次数； 再用上一次计算得到的Ri-1、ti-1作用于点云采样后的源点云，以此进行迭代； 所述二次采样是指根据超参λ，对点云X′进行二次采样，以得到X′ds。

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