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龙图腾网获悉武汉图科智能科技有限公司申请的专利一种用于无人机自主导航的低重叠率点云配准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：CN116977670B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202310747472.2，技术领域涉及：G06V10/74；该发明授权一种用于无人机自主导航的低重叠率点云配准方法是由陶文兵;郭琳;陈志;徐振宏;刘李漫设计研发完成，并于2023-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于无人机自主导航的低重叠率点云配准方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种用于无人机自主导航的低重叠率点云配准方法，包括：将点云特征分数矩阵作为代价矩阵，分数矩阵经过优化传输过程中的优化迭代，从而减少了特征之间的冗余交互，保证了特征的可区分性；通过对点云对中每个点先验地预测出重叠度分数和显著分数，将点的分数设置为优化传输的目标代价，从而实现先验分数引导下的可控注意力交互；通过基于代价矩阵中的初始匹配关系进行几何一致性筛选，有效地纠正代价矩阵中的高分错误匹配对。最后基于所提出的稀疏特征交互、先验分数引导、空间一致性正则化设计了一个由粗匹配到细匹配的点云配准网络，用于建立匹配点对以及估计出点云相对变换，可用于无人机导航、虚拟现实、三维重建等多个相关领域。

本发明授权一种用于无人机自主导航的低重叠率点云配准方法在权利要求书中公布了：1.一种用于无人机自主导航的低重叠率点云配准方法，其特征在于，所述点云配准方法包括： 步骤1，利用基于核点卷积的多层下采样方法对输入的部分重叠的源点云X和目标点云Y进行下采样，通过三维卷积操作对每层不同尺度的点云进行结构化特征提取，得到最粗尺度下的源点云节点集XC和目标点云节点集YC及其对应的最粗尺度的节点特征和 步骤2，利用特征注意力融合与重叠度分数预测方法将所述节点特征和进行特征融合得到融合后的节点特征为并回归出每个节点的重叠度分数和所述重叠度分数和为每个节点位于点云重叠区域的概率； 步骤3，根据所述节点特征的可区分性，计算每个节点与邻域范围内的所有节点特征的相似程度，通过占比计算得到每个节点的显著性分数和所述显著性分数和为每个节点特征在邻域范围内的独特性程度； 步骤4，基于自注意力-交叉注意力机制对节点特征进行全局特征增强和跨点云特征融合； 步骤5，将所述步骤4的注意力矩阵的分数作为匹配分数，构造点云匹配对，利用匹配对的空间一致性对匹配对的分数进行动态调整，形成符合空间一致性的特征交互关系； 步骤6，基于融合过后的特征进行匹配关系的构建，对于点云块特征进行特征匹配并选择高分分数代表的节点对，形成粗尺度下的匹配关系； 步骤7，使用原始节点特征进行多层上采样操作，将下采样的点云恢复到原有尺度，并获得每个点的精细特征，在所述步骤6形成的粗尺度下的匹配关系的每个粗匹配所代表的块匹配中进行精细点特征的匹配，保存每个精细点对的置信度得分，整合所有精细匹配关系并置信度得分进行排名，选择排名靠前的细匹配作为最终的匹配点对； 步骤8，基于所述步骤7得到的匹配点对，使用RANSAC方法估计出两个点云之间的相对位姿变换。

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