Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: V-SLAM

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Rejestracja chmur punktów: komponenty systemu

Kornuta T., Łępicka M. J.

Pomiary Automatyka Robotyka

2017

R. 21, nr 1

19--24

Dwuczęściowy artykuł dotyczy problemu rejestracji obrazów RGB-D. W robotyce problem ten znany jest pod pojęciem V-SLAM (ang. Visual Simultaneous Localization and Mapping). W poniższej, pierwszej części artykułu omówiono pokrótce główne komponenty typowego systemu rejestracji, a następnie zawężono uwagę do algorytmu ICP (ang. Iterative Closest Point), służącego do wzajemnej rejestracji chmur punktów. W drugiej części artykułu uwagę skupiono na asocjacji chmur punktów, różnego rodzaju atrybutach punktów, które mogą być wykorzystane podczas znajdowania dopasowań oraz szeregu metryk operujących na tych atrybutach. Pokrótce omówiono zastosowaną metodykę badań, zaprezentowano eksperymenty mające na celu porównanie wybranych odmian algorytmu ICP oraz omówiono otrzymane wyniki.

The two-part article focuses on the problem of registration of RGB-D images, a problem that in the robotics domain is known as Visual Simultaneous Localization and Mapping, or V-SLAM in short. The following, first part of the article presents a bird’s eye view on the main components of V-SLAM systems and focuses on the ICP (Iterative Closest Point), an algorithm for a pairwise registration of point clouds. In the second part we present different types of attributes of points that can be used during the association step along with different metrics that operate on those attributes and that can be employed during the registration. We also describe the methodology used in the conducted experiments and discuss the results of comparison of selected flavours of ICP.

Efficient generation of 3D surfel maps using RGB-D sensors

Wilkowski A., Kornuta T., Stefańczyk M., Kasprzak W.

International Journal of Applied Mathematics and Computer Science

2016

Vol. 26, no. 1

99--122

The article focuses on the problem of building dense 3D occupancy maps using commercial RGB-D sensors and the SLAM approach. In particular, it addresses the problem of 3D map representations, which must be able both to store millions of points and to offer efficient update mechanisms. The proposed solution consists of two such key elements, visual odometry and surfel-based mapping, but it contains substantial improvements: storing the surfel maps in octree form and utilizing a frustum culling-based method to accelerate the map update step. The performed experiments verify the usefulness and efficiency of the developed system.