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J-GLOBAL ID：201902255632109867   整理番号：19A1081556

点雲と視覚特徴融合による強化現実組立システムの三次元追跡登録方法【JST・京大機械翻訳】

A 3D Tracking and Registration Method Based on Point Cloud and Visual Features for Augmented Reality Aided Assembly System

著者 (3件)： Wang Yue (西北工業大学 机電学院,陜西 西安,710072) ,  Zhang Shusheng (西北工業大学 机電学院,陜西 西安,710072) ,  Bai Xiaoliang (西北工業大学 机電学院,陜西 西安,710072)
資料名： Xibei Gongye Daxue Xuebao  (Xibei Gongye Daxue Xuebao)
巻： 37  号： 1  ページ： 143-151  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2195A  ISSN： 1000-2758  CODEN： XGDUE2  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 三次元追跡登録方式の機械製品強化現実組立指向の適応性とロバスト性を高めるために,点雲と視覚特徴融合の三次元追跡登録法を提案した。まず第一に,3D追跡登録の絶対座標を参照モデル点雲によって定義し,仮想組立誘導情報の位置決め基準を決定した。次に,反復最近傍点法点雲データレジストレーションに基づいて,深さセンサカラー画像情報と組み合わせて,視覚特徴マッチングにより,深さセンサが高速に移動するときの追跡登録プロセスのロバスト性を改善した。十分な数の視覚特徴マッチング点ペアを得るために,方向ベクトル一貫性に基づく視覚特徴マッチング戦略を提案した。最後に,キーフレームに基づくループ検出とグローバル姿勢最適化を追跡登録プロセスに加えた。実験結果は,新しい方法が正確でリアルタイムで,毎秒30フレームに達することを示した。さらに,カメラの高速移動は,点クラウドに基づくKinectFusion法よりも良好なロバスト性を示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ロバスト性 ,  位置決め ,  マッチング ,  高速度 ,  *複合現実感 ,  最適化 ,  カラー画像 ,  カメラ ,  *視覚 ,  *三次元 ,  センサ ,  ベクトル
準シソーラス用語： 実時間 ,  特徴マッチング ,  *視覚顕著 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 計算理論  (JB02000A) ,  数値計算  (JE02000J) ,  システム設計・解析  (IA02030D) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 点雲 ,  視覚特徴 ,  融合 ,  強化現実 ,  組立 ,  追跡