基于深度学习的激光雷达点云实时配准与场景识别算法研究

doi:10.11947/j.AGCS.2026.20240282

测绘学报 ›› 2026, Vol. 55 ›› Issue (1): 181-181.doi: 10.11947/j.AGCS.2026.20240282

基于深度学习的激光雷达点云实时配准与场景识别算法研究

张正华()

中国矿业大学环境与测绘学院，江苏　徐州　221116

收稿日期:2024-07-15 出版日期:2026-02-13 发布日期:2026-02-13
作者简介:张正华（1993—），男，2022年6月毕业于中国矿业大学，获工学博士学位（指导教师：陈国良教授），研究方向为室内外无缝定位导航。
基金资助:
国家重点研发计划(2016YFB0502102);国家自然科学基金(42274048)

Study on the deep-learning-based real-time registration and place recognition algorithm for LiDAR point cloud

Zhenghua ZHANG()

School of Environmental and Spatial Informatics, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, China

Received:2024-07-15 Online:2026-02-13 Published:2026-02-13
About author:ZHANG Zhenghua (1993—), male, received his doctoral degree from China University of Mining and Technology in June 2022, majors in indoor and outdoor seamless positioning and navigation. E-mail: ZH_Zhang@cumt.edu.cn

摘要/Abstract

中图分类号:

P237

张正华. 基于深度学习的激光雷达点云实时配准与场景识别算法研究[J]. 测绘学报, 2026, 55(1): 181-181.

Zhenghua ZHANG. Study on the deep-learning-based real-time registration and place recognition algorithm for LiDAR point cloud[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2026, 55(1): 181-181.

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基于深度学习的激光雷达点云实时配准与场景识别算法研究

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