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ICPレジストレーションを利用した 3次元点群の位置合わせについて

ICPレジストレーションを利用した 3次元点群の位置合わせについて

Kenta Itakura

April 14, 2024
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  1. 3次元点群の利用例:被害状況の可視化 2 バックパック型スキャナー iPhone12 LiDAR  地震の前後の3次元点群の差分から、被害状況を把握  GPSなどの位置情報を用いて2つの点群の位置合わせを行う [動画]

    被害状況の可視化 位置ずれの例  しかし、その情報のみでは完全に位置合わせできない場合も多い 引用:アジア航測株式会社「点群マッチングとその応用」 URL: http://www.jsprs-w.org/meetings/data/w0089_oda.pdf
  2. 点群の位置: 回転と平行移動の計算  位置合わせしたい点群を、回転及び平行移動させる ቐ 𝑋 = 𝑥cos𝜃𝑧 + 𝑦sin𝜃𝑧

    𝑌 = −𝑥sin𝜃𝑧 + 𝑦cos𝜃𝑧 𝑍 = 𝑧 𝑥 𝑦 𝑧 = cos𝜃𝑧 sin𝜃𝑧 0 −sin𝜃𝑧 cos𝜃𝑧 0 0 0 1 𝑥 𝑦 𝑧 𝑥 𝑦 𝑧 1 = cos𝜃𝑧 sin𝜃𝑧 0 0 −sin𝜃𝑧 cos𝜃𝑧 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 𝑥 𝑦 𝑧 1 • Z軸を中心とした回転の式 カメラの向きを回転させたときの例 • 行列を使った形 • 平行移動にも対応した形
  3. 点群の位置合わせ方法  様々な手法が存在 • ICP(Iterative Closest Point) • NDT(Normal Distributions

    Transform) 確率モデルを用いた手法 本スライドでは、最も基本的なICPを紹介 ✓ Point-to-point:点同士の位置合わせ。最も基本的 ✓ Point-to-plane:点と平面の位置合わせ
  4. 点群の位置合わせ方法:ICPレジストレーション 点群X (移動させる点群) 点群Y (基準となる点群)  処理の流れ 1. 仮の対応 Xの各点に最も近いYの点を求める

    2. パラメーターを求める XをYに変換するパラメーターを推定する (回転ベクトルR・並進ベクトルt) 3. 点群の変換 2.のパラメーターを用いて、Xを変換する 4. 変換後の点群に対して、仮の対応を求める 3.の各点に最も近いYの点を求める 反復