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本发明公开了一种基于深度学习的端到端三维点云配准方法，涉及点云SLAM算法技术领域，包括滤除对配准误差降低没有帮助地面点云，利用位置自适应点卷积网络获取三维点云的局部特征信息和全局特征信息，通过流嵌入式网络获取点云之间的相似性，最后使用mini‑PointNet网络获取两帧点云之间的位姿关系，使用对偶四元数形式进行表达，达到端到端配准效果。本发明改善了传统点云配准算法存在的容易陷入局部收敛、几何特征描述子稳定性差等问题，本发明的端到端配准网络能够获得良好的效果。