（通讯员苑咏哲）西安电子科技大学协同智能系统教育部重点实验室苑咏哲博士、武越副教授在IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement (IEEE TIM)上发表题为“Learning Compact Transformation Based on Dual Quaternion for Point Cloud Registration”的学术论文。该论文探索了利用对偶四元数进行刚性点云配准变换估计的解决方案。

准确估计三维刚体变换是无对应点云配准方法的关键步骤。然而，由于与参数冗余和奇异性相关的问题，最近提出的方法在估计刚体变换时面临着一些挑战。在本文中，我们提出了一种利用对偶四元数估计刚性变换的新框架，该框架为刚性变换信息提供了一个紧凑的表示。与传统的利用先验知识生成对偶四元数的方法不同，我们引入多尺度特征关联网络自适应学习对偶四元数来准确估计刚性变换的变换参数。此外，该网络增强了低维和高维特征图之间的数据交互，这促进了变换参数的学习，并减少偏好特征的出现。

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