摘要：国家知识产权局信息显示，哈尔滨理工大学;常州铭赛机器人科技股份有限公司申请一项名为“基于Transformer模型的端到端点云配准方法及系统”的专利，公开号CN120125625A，申请日期为2025年02月。

金融界2025年6月10日消息，国家知识产权局信息显示，哈尔滨理工大学;常州铭赛机器人科技股份有限公司申请一项名为“基于Transformer模型的端到端点云配准方法及系统”的专利，公开号CN120125625A，申请日期为2025年02月。

专利摘要显示，基于Transformer模型的端到端点云配准方法及系统，涉及工业3D视觉技术领域，针对现有技术在低重叠率下配准的准确率低的问题，本申请采用重采样点卷积网络(Resample KPConv)作为主干，提高了模型在低重叠率下配准的性能。并且设计了一个可以融合增强相邻点的邻域信息的GNF特征融合模块，它位于瓶颈层，能增强网络在面对稀疏和噪声数据时的鲁棒性。最后本申请利用8层Transformer Encoder网络将源点云和目标点云的信息进行更加深度的交互，从而能够获得更加准确的条件特征，最后根据简单的Mlp输出就可以提高点云配准在低重叠率下的精度，并可以有效减小随机旋转误差和平移误差。

来源：金融界