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PCLで点群処理

PCLで点群処理したあれこれを書いていきます。

【論文100本ノックの40】KINECTを用いた3次元復元の産業用ロボット教示への応用

1 目 的

 点群に関する研究論文を読み、点群処理に関する知識を得るとともに、新たな研究のための気づきを得る。

 

2 はじめに

 100本計画の40本目として、和文5ページの本論文を読む。

 

3 対象論文と要約

3.1 対象論文

原孝介, 安倍満, 佐藤育郎, & 神谷孝二. (2012). 

KINECT を用いた 3 次元復元の産業用ロボット教示への応用.

研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア (CVIM), 2012(60), 1-5.

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/index.php?active_action=repository_view_main_item_detail&page_id=13&block_id=8&item_id=80192&item_no=1

3.2 研究内容

(社会的ニーズ)

 実環境の点群データを取得後、新規導入したい機器のモデルデータを追加することで、導入後の状況を確認したいというニーズが存在する

(提案手法)

 手持ちカメラのSLAMで作成した実環境モデルを使用する。

 また、ARマーカを用いて、新規導入予定機器の設置位置を簡単に変えられるようにする。

4 出現用語

・CARD特徴量

5 おわりに

 リアルタイムで算出する特徴量が使用されている。

 本論文で述べられているとおり、局所特徴量の算出には多くの場合計算コストがかかるため、リアルタイム処理には不向きである。

 リアルタイム処理で使用できる特徴量として挙げられたCARD特徴量について、機会を得て調査したい。

6 今後調査したい事項

  出現用語