本論文は,遠隔センシングまたはデジタルヘリテージの分野における3D再構築における複数の局所点雲の3D整列一貫性を確保する上で重要な点雲の位置合わせ問題を扱う。従来の学習ベースおよび非学習ベースの方法は、点方向および点不確実性を無視し、ノイズの多い入力または直交変換などの積極的な回転変換に対して脆弱であり、したがって変換増強を含む広範な学習点雲が必要である。この問題を解決するために、本論文はサーフェルベースの姿勢学習回帰アプローチを提案する。提案された方法は、Lidar点雲から仮想遠近カメラパラメータを使用してサーフェルを初期化し、SE(3)等辺合成積カーネルを介して位置と回転の両方を含む明示的なSE(3)等辺特徴を学習して、ソースとターゲットスキャンとの間の相対変換を予測する。モデルは、等辺合成積エンコーダ、類似度計算のためのクロスアテンションメカニズム、完全接続デコーダ、および非線形Huber損失で構成されています。屋内および屋外のデータセットの実験結果は、最先端の方法と比較して提案されたモデルの卓越性と実際の点群スキャンの堅牢な性能を示しています。