基于时空Transformer的复杂环境点云配准方法TransPCR及其在数字建模中的应用

针对复杂城市环境中多时相点云数据配准难题，西安某研究团队提出融合双分支位置编码的时空Transformer方法（TransPCR）。该方法通过局部特征-坐标双模态信息交互，显著提升低重叠场景配准精度，在3DMatch/KITTI等数据集验证中展现卓越性能，为数字孪生城市建设提供关键技术支撑。

　　

在智慧城市建设和文化遗产保护浪潮中，高精度三维数字建模成为关键支撑技术。地面激光扫描（Terrestrial Laser Scanning, TLS）虽能获取毫米级精度的点云数据，但受设备视场限制，大范围扫描必然产生多视角、多时相的碎片化数据。如何将这些"数据拼图"精准对齐——即点云配准（Point Cloud Registration）——成为数字孪生世界的"最后一公里"难题。尤其在复杂城市场景中，建筑遮挡、植被干扰等因素导致点云重叠率常低于30%，传统基于ICP（Iterative Closest Point）的方法犹如"盲人摸象"，难以建立正确对应关系。

西安的研究团队独辟蹊径，将自然语言处理领域的Transformer架构引入三维视觉领域，提出TransPCR创新框架。该研究突破性地设计了双分支位置编码系统：局部特征分支像"化学键"般捕捉点云的结构特征，坐标分支则如"GPS定位"精确锚定空间位置。时空Transformer模块则扮演"信息交换机"角色，通过局部-全局多层次交互，使算法在WHU-TLS数据集测试中，对古城墙这类复杂结构的配准误差降低42%。更令人惊叹的是，在ETH校园数据集跨季节测试中，即使落叶乔木点云形态发生显著变化，该方法仍保持83%的匹配成功率，展现出强大的时相泛化能力。

研究团队采用三大关键技术路线：首先构建层次化编码器-解码器网络提取多尺度特征；其次开发双分支位置编码模块（含局部特征信息模块LFIM和局部坐标信息模块LCIM）；最后设计时空Transformer实现特征交互，其中空间Transformer专注局部关系建模，时间Transformer实现跨时相特征融合。实验采用3DMatch（室内）、KITTI（室外）基准数据集，并新增文化遗产场景测试集，通过特征匹配召回率（Feature Matching Recall, FMR）和配准误差（Registration Error, RE）等指标进行量化评估。

方法
TransPCR采用类D3Feat的层次化架构，但创新性地将标准Transformer替换为时空双模结构。空间Transformer通过自注意力机制建立点云局部区域间的"对话通道"，时间Transformer则像"时光机"串联不同时相的特征流。这种设计使得在3DLoMatch低重叠数据集上，关键点匹配精度较传统方法提升2.3倍。

数据集与评估
在7-Scenes子集测试中，算法对办公室场景的配准成功率达到91.2%，远超FCGF方法的78.5%。特别在文化遗址场景中，面对石刻文物表面高度相似的纹理特征，TransPCR通过时空上下文分析，误匹配率降低至传统方法的1/5。

结论
该研究开创性地将时空建模思想引入点云配准领域，其双分支编码机制如同给三维视觉装上"结构显微镜+定位仪"复合透镜。实际应用中，在西安古城墙数字化工程里，该方法成功实现不同年份扫描数据的毫米级对齐，为文化遗产的形变监测提供新工具。论文作者指出，未来融合点云质量评估机制将进一步提升算法鲁棒性，这项发表于《Displays》的研究，为元宇宙基础建设提供了关键性技术突破。