다음 은 관련 포인트 클라우드 융합 방 안 에 있 는 문제 에 대해 예시 적 으로 설명 한다 . 레이저 스캐너 에 의해 채택 된 포인트 클라우드 데이터 에 대해 , 간단 한 포인트 클라우드 융합 방법 은 옥 트리 를 사용 하 여 포인트 클라우드 융합 을 단순 화 하 고 , 이 방법 에 따르 면 동일 한 복셀 에 속하 는 포인트 에 대해 가중 평균 을 수행 하 며 , 동일 한 복셀 이 물체 의 다른 영역 을 커버 하 는 경우 , 특히 미세 한 구조 에서 , 단순 한 가중 평균 은 미세 구조 를 구별 할 수 없 다 . 일부 조밀 한 동시 로 켈리 제이션 및 맵 핑 ( Simultaneous Localization and Mapping , SLAM ) 의 적용 에서 , 다른 시야각 의 이미지 는 일반 적 으로 큰 면적 의 중첩 이 존재 하 고 , 기존 의 프 인트 클라우드 융합 방법 은 단순히 중첩 영역 의 깊이 값 에 대해 융합 을 수행 하 므로 , 이러 한 방식 으로 신뢰도 가 낮 아 지 는 영역 은 또한 잘못 융합 되 고 또는 깊이 신뢰도 에 따라 융합 을 수행 하 고 , 깊이 신뢰도 는 포인트 클라우드 의 로컬 구조 또는 장면 텍스처 에 따라 계산 되 지만 , 이 방법 으로 계산 한 깊이 신뢰도 는 신뢰 할 수 없 으며 , 예 를 들 어 약한 텍스처 영역 에 대해 , 장면 텍스처 의 깊이 신뢰 도 계산 방법 에 기반 하 면 , 정확 한 깊이 신뢰도 를 획득 할 수 없 다 .