TLP：单参数点云配准方法，GPU 并行亚秒完成，多数据集精度领先
zhenjun_zhao · x · 2026-10-28
Seong Hun Lee、Patrick Vandewalle、Javier Civera 提出仅有一个可调参数的鲁棒点云配准方法 TLP（Truncated Lp）。
- 用不同 p 值的截断 Lp 函数给对应点打优先级、筛选假设并细化最终模型，靠截断函数的鲁棒性应对真实场景中的高外点率
- 利用 GPU 并行批量评估假设，数千对应点平均 1 秒内完成配准
- 单参数设计避免多参数方法需按数据集调参的麻烦
在 3DMatch、KITTI 等公开基准上，精度超过现有单参数方法，且在四个数据集中的三个上优于 SC²-PCR、MAC 两个广泛使用的多参数方法（后两者出现内存溢出或超时），同时保持有竞争力的运行时间。
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