嘿，你是不是也在为户外大型场景的点云配准头疼？HybridFusion这玩意儿，简直就是点云界的“混血王子”，它能把LiDAR和视觉的数据揉在一起，搞出个“交叉源”密集点云，听起来是不是很酷？

问题来了：传统的GICP方法为啥不行？因为它像“大锅饭”一样，整个点云一起上，结果间隙匹配出错，房顶都能配歪了，你说这得多尴尬？

解决方法：HybridFusion聪明得很，它把点云切成“面片”，用全局描述符和空间分布来配准，最后二维边界点一调，完美融合。

思考一下：这技术不仅能解决点云配准问题，还能为自动驾驶、智慧城市等地方提供支持。你还能想到啥应用场景？无人机测绘？还是虚拟现实？赶紧脑洞大开吧！

一、基本信息

研究方向： 大场景点云配准 

HybridFusion: 它可以在户外大型场景中从不同视角记录交叉源密集点云。   

团队链接：http://www.adv-ci.com

视频链接： https://www.bilibili.com/video/BV1vM41147yD/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=88bceb64b89804ec0cf90b2e004bf688

二、与现有方法对比

2.1 GICP方法使用整个点云进行配准，这会由于间隙匹配而导致全局配准错误。

2.1.1 房顶上面点云错位

2.2 作者方法

我们的算法通过以下方法实现注册：

将点云分割为面片

全局描述符

空间分布

二维边界点

三、处理流程 pipeline 

3.1 GNSS位置(融合)

3.2激光雷达补丁

3.3 视觉补丁集选择

3.4 按描述符（ESF descriptors）过滤可视面片集

3.5 按邻居过滤可视面片集

二维边界点配准
三维面片配准与融合