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摘要
点云是由大量三维空间中的点组成的数据集，通常用于表示物体表面或场景。点
云配准是指将两个或多个点云中的点对齐或对准的过程。在点云配准中，主要目标是
找到一个变换，将不同点云之间的对应点位置调整到彼此之间的一致或最优匹配，以
实现点云的对齐。由于点云数据具有无序性、复杂性、密度不均匀性等特点，同时现
实中采集到的点云数据还会存在遮挡、噪声等问题，这就导致了传统的配准方法不足
以满足当下的点云处理任务的精度需求。随着深度学习的不断发展，利用深度学习模
型进行点云配准已经成为点云处理领域的研究重点，并
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