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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种基于迭代的高精度深度学习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：CN116977379B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202310629683.6，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权一种基于迭代的高精度深度学习点云配准方法是由陈天择;伍洲设计研发完成，并于2023-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于迭代的高精度深度学习点云配准方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于迭代的高精度深度学习点云配准方法，包括以下步骤：1获得点云配准的数据集；2提取网络提取源数据与待配准数据的深度特征；3将步骤2的深度特征输入到深度学习配准网络模型中，进行粗配准，得到粗配准的配准矩阵；4对待配准数据与源数据进行粗配准，得到若干最近点云对，并利用最近点迭代算法对最近点云对进行精配准，得到精配准的配准矩阵；5对待配准数据与源数据进行精配准，得到配准结果；6对步骤5的配准结果进行定量评估，若评估通过，则结束。本发明使用ICP算法与IPCR结合，针对ICP算法对初始随机配准矩阵敏感的特点，先使用IPCR进行粗配准作为ICP的输入，最终得到ICP输出的精配准矩阵。

本发明授权一种基于迭代的高精度深度学习点云配准方法在权利要求书中公布了：1.一种基于迭代的高精度深度学习点云配准方法，其特征在于，包括以下步骤： 1获得点云配准的数据集，并将数据集分为源数据与待配准数据； 2利用点云深度特征提取网络提取源数据与待配准数据的深度特征； 3构建用于迭代的深度学习配准网络模型，并将步骤2的深度特征输入到深度学习配准网络模型中，进行粗配准，得到粗配准的配准矩阵； 4根据粗配准的配准矩阵，对待配准数据与源数据进行粗配准，得到若干最近点云对，并利用最近点迭代算法对最近点云对进行精配准，得到精配准的配准矩阵； 5根据精配准的配准矩阵，对待配准数据与源数据进行精配准，得到配准结果； 6对步骤5的配准结果进行定量评估，若评估通过，则结束，否则，返回步骤3； 所述点云深度特征提取网络包括若干多层感知器MLPs； 其中，多层感知器MLPs的第k个隐藏神经元输出fOCx如下所示： 式中，m为多层感知器MLPs的隐藏神经元个数；x为输入；ωk为权重；αk为常数；k表示隐藏神经元序号； 其中，激活函数σx如下所示： 式中，α为常数； 步骤3中，所述粗配准的配准矩阵T如下所示： T＝T1*T2…*Tn4 式中，T1、T2、Tn分别表示第1次迭代、第2次迭代、第n次迭代得到的变换矩阵；变换矩阵的元素包括平移矢量t∈R3、旋转四元数q∈R4；其中，q*qT＝I；I为单位矩阵； 步骤4中，精配准的配准矩阵包括旋转矩阵和平移矩阵，即： 式中，R*与t*为旋转矩阵和平移量的预测值；PT和PS分别表示待配准数据和源数据；N为点云中具体点的个数；R为旋转矩阵。

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