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J-GLOBAL ID：202002272550432963   整理番号：20A1201040

改良型ICPアルゴリズムに基づく3Dシーン再構成【JST・京大機械翻訳】

3D scene reconstruction based on improved ICP algorithm

著者 (3件)： Wu Peng (Faculty of Mechanical Engineering & Automation, Zhejiang Sci-Tech University, Hangzhou 310018, China) ,  Li Wei (College of Mechanical and Electronic Engineering, Northeast Forestry University, Harbin 150040, China) ,  Yan Ming (College of Mechanical and Electronic Engineering, Northeast Forestry University, Harbin 150040, China)
資料名： Microprocessors and Microsystems  (Microprocessors and Microsystems)
巻： 75  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0781A  ISSN： 0141-9331  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 3Dシーン再構成は,マルチロボットマッピングや位置確認のような多くのコンピュータビジョン分野における不可欠なプロセスである。ロボットが異なる場所でフレームを捕捉するとき,それはフレームの配列の間の変換を推定することを必要とする。これらの問題は,3Dシーン再構成をより複雑にする。このような困難さを克服するために。本論文では,高速点特徴ヒストグラム(FPFH)と反復最近接点(ICP)法に基づく3Dシーン再構成への改良アプローチを提案した。最初に,重み計算式を変化させることにより,初期アラインメント推定として深さ画像から抽出された整合改良FPFHディスクリプタを用いて,従来のマッチング法と比較してよりロバストで正確な位置を提供することができた。第二に,最良二値(BBF)を用いて,データ次元を減少させて,それは大量の点雲データのICP反復速度を大いに加速した。実験結果により,本方法は,記録されたシーンまたはオブジェクトの複雑な色点雲モデルを,迅速かつ効果的に生成することができ,そして,高い実用的価値を持った。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ロボット ,  位置決め ,  再構成 ,  雲モデル ,  コンピュータビジョン ,  *三次元 ,  ヒストグラム ,  ロバスト性 ,  統制索引語 ,  マルチロボット
準シソーラス用語： ICPアルゴリズム ,  深度画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ポイントクラウドマッチング ,  FPFH ,  BBF ,  ICP

分類 (3件)： 集積回路一般  (NC03161C) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  半導体集積回路  (NC03162T)

タイトルに関連する用語 (4件)： ICPアルゴリズム ,  3D ,  シーン ,  再構成