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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6】ノイズに頑強な三次元モデル照合手法

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

前回、応用分野の論文が読みやすかったので、今回も応用分野の論文を読む。

100本計画の6本目として、和文2ページの本論文を読む。

 

3 対象論文と要約

3.1 対象論文

西卓郎, 吉見隆, 原田研介, & 河井良浩. (2014).(産業技術総合研究所

ノイズに頑強な三次元モデル照合手法.

MIRU2014 第 17 回画像の認識・理解シンポジウム, IS3-24.

https://staff.aist.go.jp/nishi-takao/archives/2014/miru2014-SS3-24-abst.pdf

3.2 研究概要

XtionやKinect等安価なセンサーでばら積みピッキングを実現したいというニーズがある。

本提案では、Xtionで取得した距離画像から、安定したばら積みオブジェクトの位置姿勢をロバストに検出する手法を提案した。

 

4 出現用語

・ウィンドウ処理

ガウス曲率、平均曲率、最大曲率、最小曲率

・RANSAC

5 おわりに

 基礎研究として様々な特徴量が存在するが、今回はその中でも古典的な観測方向に依存しない手法を選択したとのことである。

 応用分野は様々だが、特徴量を使わない点群処理はあまり存在しないため、様々な特徴量を知る必要がある。

 

6 今後調査したい事項

 ・様々な特徴量

 

7 参考文献