Badanie zintegrowanej metody pasowania obrazów 3D

• Autorzy: Wilkowski A.

Warianty tytułu

EN

A study of an integrated point cloud matching method

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Analizowany jest problem wyznaczania map 3D w oparciu o sekwencję obrazów 3D (chmur punktów), uzyskiwanych z różnych miejsc otoczenia. Jednym z zasadniczych jego podproblemów jest pasowanie dwóch chmur punktów. Badana jest metoda integrująca algorytmy IPC i RanSaC. Najpierw wyznaczane są punkty charakterystyczne obrazu i ich deskryptory, następnie metodą RanSaC określa się wstepną transformację pomiędzy dwoma zbiorami punktów charakterystycznych a na koniec - oblicza dokładną transformację dla wszystkich możliwych par punktów gęstych chmur. Możliwe są różne metody detekcji punktów charakterystycznych i realizacji IPC. W pracy zbadano eksperymentalnie efektywność obliczeniową i skuteczność pracy metod wykorzystujących różne zestawy parametrów.

EN

It analyzes the problem of determining the 3D map based on the sequence of 3D images (clouds of points), obtained from different places. One principal subproblem is how to match two point clouds. Depicted is a scheme that integrates the ICP and RanSaC algorithms. First, there are detected characteristic points in the image and thier descriptors are calculated. Then, the RanSaC determines the initial transformation between the two sets of characteristic points. In the end, the IPC calculates the final transformation for all possible pairs of points of dense clouds. There are different methods for the detection of characteristic points and the implementation of the IPC algorithm. They are experimentally compared and evaluated, with regard to their efficiency and corecteness.

Słowa kluczowe

PL

percepcja obrazu; obraz RGB-D; obraz 3D; robotyka

EN

image perception; RGB-D; 3D image; robotics

• Wydawca: Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej
• Czasopismo: Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej. Elektronika
• Rocznik: 2014
• Tom: z. 194, t. 1
• Strony: 257--266
• Opis fizyczny: Bibliogr. 9 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Wilkowski A.

• Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów, Al. Jerozolimskie 202, 02-486 Warszawa

Bibliografia

• [1] K. S. Arun, T. S. Huang, and S. D. Blostein. Least-squares fitting of two 3-d point sets. Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on, 1987, PAMI-9(5):698-700.
• [2] Y. Chen and G. Medioni. Object modeling by registration of multiple range images. In Robotics and Automation, 1991. Proceedings., 1991 IEEE International Conference on, kwiecień 1991, vol. 3, s. 2724-2729.
• [3] F. Endres, J. Hess, N. Engelhard, J. Sturm, D. Cremers, and W. Burgard. An evaluation of the rgbd slam system. In: IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2012, s. 1691-1696.
• [4] Chris Harris and Mike Stephens. A combined corner and edge detector. In In Proc. Of Fourth Alvey Vision Conference, 1998, s. 147-151.
• [5] David G. Lowe. Object recognition from local scale-invariant features. In Proceedings of the International Conference on Computer Vision - Volume 2, ICCV'99, Washington, DC, USA, 1999, s. 1150-1157.
• [6] Radu Bogdan Rusu. Semantic 3D Object Maps for Everyday Manipulation in Human Living Environments. Rozprawa doktorska, Technische Univ. Munchen, 2009.
• [7] A. Segal, D. Haehnel and S. Thrun. Generalized-icp. In Proc. of Robotics: Science and Systems (RSS), 2009.
• [8] Federico Tombari, Samuele Salti, and Luigi Di Stefano. Unique signatures of histograms for local surface description. In Proceedings of the 11th European Conference on Computer Vision Conference on Computer Vision: Part Ill, ECCV'10, Berlin, Heidelberg, 2010, s. 356-369
• [9] Open Perception Foundation. Point cloud library. http: //point.clouds.org/, luty 2014.