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J-GLOBAL ID：201702274012262937   整理番号：17A0309637

低精度RGB-Dセンサを用いた3D再構成と多点雲登録【Powered by NICT】

3D reconstruction and multiple point cloud registration using a low precision RGB-D sensor

著者 (8件)： Takimoto Rogerio Yugo (Mechatronics and Mechanical Systems Engineering Department Computational Geometry Laboratory, Escola Politecnica da Universidade de Sao Paulo, Sao Paulo, Brazil) ,  Tsuzuki Marcos de Sales Guerra (Mechatronics and Mechanical Systems Engineering Department Computational Geometry Laboratory, Escola Politecnica da Universidade de Sao Paulo, Sao Paulo, Brazil) ,  Vogelaar Renato (Mechatronics and Mechanical Systems Engineering Department Computational Geometry Laboratory, Escola Politecnica da Universidade de Sao Paulo, Sao Paulo, Brazil) ,  Martins Thiago de Castro (Mechatronics and Mechanical Systems Engineering Department Computational Geometry Laboratory, Escola Politecnica da Universidade de Sao Paulo, Sao Paulo, Brazil) ,  Sato Andre Kubagawa (Mechatronics and Mechanical Systems Engineering Department Computational Geometry Laboratory, Escola Politecnica da Universidade de Sao Paulo, Sao Paulo, Brazil) ,  Iwao Yuma (Yokohama National University, 79-1 Tokiwadai, Hodogaya-ku, Yokohama-shi, Kanagawa 240-8501, Japan) ,  Gotoh Toshiyuki (Yokohama National University, 79-1 Tokiwadai, Hodogaya-ku, Yokohama-shi, Kanagawa 240-8501, Japan) ,  Kagei Seiichiro (Yokohama National University, 79-1 Tokiwadai, Hodogaya-ku, Yokohama-shi, Kanagawa 240-8501, Japan)
資料名： Mechatronics  (Mechatronics)
巻： 35  ページ： 11-22  発行年： 2016年05月 
JST資料番号： W0098A  ISSN： 0957-4158  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 特徴点を用いた3D再構成法を提示し,再構成を改善するために使われるパラメータが論じられる。3D再構成の精度は構造化光を用いて異なる視点から得られた点雲を組み合わせることにより改善された。点雲レジストレーションのためのよく知られたアルゴリズムは,点雲の一つに適用した場合,両点雲を最適に回転と並進を決定するICP(Iterative Closest Point)である。ICPアルゴリズムは二つの主なステップ,すなわち点対応決定とレジストレーションアルゴリズムを実行する。点対応決定は,適切に実施しない場合,ICPは局所最小に収束させることができることをモジュールである。この欠点を克服するために,二つの方法を用いた。SIFT(スケール不変特徴変換)として知られる技術を用いた3D点の意味のある集合が得られ,最接近点間の可能にした距離に動的距離と色しきい値を生成するために統計を用いたICPを実行した。再構成精度改善は3次元空間における点の数を増加させるために意味のある点雲とICPを用いて実施した。表面再構成は,雑音を除去し,表面を平滑化するマーチングキューブとフィルタを用いて行った。3D再構成精度に影響する因子を検討し,解析した。ICP及びICPパラメータによって使用されるフレーム数の詳細な議論を提示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 特徴抽出 ,  アルゴリズム ,  表面再構成 ,  フィルタ ,  雑音 ,  *再構成 ,  *三次元 ,  センサ ,  平滑化
準シソーラス用語： マーチングキューブ ,  三次元空間 ,  ICPアルゴリズム ,  構造化光 ,  特徴点 ,  *3D画像再構成 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 表面再構成 ,  構造化光カメラ ,  点レジストレーション ,  特徴抽出 ,  マーチングキューブ

分類 (1件)： ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A)

タイトルに関連する用語 (3件)： RGB-Dセンサ ,  3D再構成 ,  点雲