포인트 클라우드 또는 폴리곤의 두 데이터 세트를 하나로 병합하는 방법은 무엇입니까? (병합하지 않음)

Question

나는 실시간으로 표면을 스캔 할 수있는 실시간 스캐너를 개발 중이다. 지금까지 표면의 한 패치를 스캔하여 저장할 수 있습니다. 하나의 패치는 단지 표면 스캔 (포인트 클라우드 또는 삼각형)을 의미합니다.

원하는 것은 여러 패치를 실시간으로 스캔하고 싶습니다. 이를 위해 이전 패치와 현재 패치를 병합해야합니다. 그러나 두 패치를 병합하는 표준 방법이나 알고리즘이 무엇인지 알지 못하고 또한 어떤 것이 삼각형 분할 (포인트 클라우드 병합) 이전이나 삼각형 분할 (메시) 전에 병합에 가장 좋은 방법인지 모릅니다 병합). 병합은 겹쳐진 점이나 삼각형을 제거하는 것을 의미합니다.

아이디어 : 두 점 구름이있는 경우 VTK를 사용하여 소스와 대상을 설정하고 대상 점 구름에서 가장 가까운 점을 찾아 다른 점을 하나씩 선택합니다. 이 방법이 병합입니까? 이건 내 생각이야? 하지만 문제는 소스와 타겟의 점수가 다를 것입니다.

어떻게 VTK를 사용하여 두 개의 패치를 병합 할 수 있습니까?

또한 실시간 검색 작업을 수행하기위한 표준 및 최적 방법은 무엇입니까?

케이스 1 :

:
ⅰ) 점 구름 Aquisition

II)

가

III)

가

IV)

케이스 2 삼각 측량 병합 등록

i) 포인트 클라우드 Aquisition가

II)

가

III)

가

IV) 병합 삼각 측량 등록

케이스 3 :

ⅰ) 점 구름 Aquisition

ⅱ) 삼각 측량

III)

는 IV)

이 나를 인도 해주십시오 병합 등록합니다. 감사합니다. .

Answer 1

나는 비슷한 것을 생각해 왔기 때문에 여기에 메모를했습니다.

제안 된 방법 (병합 중에 가장 가까운 이웃 검색 수행)이 가능합니다. 병합되는 두 구름 사이에 크기가 다르다는 문제는 한 이웃을 찾는 것보다 바람직한 해상도를 기반으로 반경 검색을 수행 할 때 문제가되지 않는 것처럼 보입니다.

사례 1을 관리하려면 모든 구름을 병합 한 다음 복셀 격자로 다운 샘플링 할 수 있습니다. 예 : 삼각 측량 전에 pcl :: VoxelGrid (이것은 가장 쉬운 방법이지만 원하는 것은 아닐 수도 있습니다).

pcl :: GreedyProjectionTriangulation에 캡슐화 된 알고리즘은 주로 아래의 논문 [1]에 설명되어있는 것 같습니다. 그 논문에서는 알고리즘에 대한 사소한 변화 인 점진적 메쉬 업데이트 절차를 설명합니다 (새 점에 가까운 삼각형을 제거하고 탐욕스러운 삼각 측량을 다시 시작 함). 내가 아는 한, 이것은 PCL에서 구현되지 않았지만 너무 어렵지 않아야합니다. 이것은 케이스 2에 해당합니다. 그러나 나가는 메시는 구름을 병합 한 순서에 따라 달라집니다. 시간 투자이므로 먼저 포인트 기반 병합을 시도하는 것이 좋습니다.

[1] Marton, Z. C., R.B. Rusu 및 M. Beetz. 2009. "크고 시끄러운 점 구름을위한 빠른 서피스 재구성 방법". IEEE 국제 회의 및 로봇, 자동화, 3218-3223. http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.jsp?arnumber=5152628.