다양한 포인트 클라우드 조각들의 확산 및 전역 최적화를 통한 효율적인 모자이킹

제안된 프레임워크는 부분적으로 겹치는 포인트 클라우드 세트를 통합된 좌표계로 정렬하는 새로운 방법을 제시한다. 핵심은 ODIN이라는 학습 기반 쌍대 등록 알고리즘으로, 확산 기반 프로세스를 통해 쌍대 상관 행렬을 제거하여 매칭 정확도를 높인다. 또한 전역 회전 평균, 강건한 번역 재추정, 번역 최적화, 확산 기반 자세 그래프 최적화 등의 단계를 거쳐 최종적으로 정합된 포인트 클라우드를 출력한다.