다양한 포인트 클라우드 조각들의 확산 및 전역 최적화를 통한 효율적인 모자이킹

Conceptos Básicos

제안된 프레임워크는 부분적으로 겹치는 포인트 클라우드 세트를 통합된 좌표계로 정렬하는 새로운 방법을 제시한다. 핵심은 ODIN이라는 학습 기반 쌍대 등록 알고리즘으로, 확산 기반 프로세스를 통해 쌍대 상관 행렬을 제거하여 매칭 정확도를 높인다. 또한 전역 회전 평균, 강건한 번역 재추정, 번역 최적화, 확산 기반 자세 그래프 최적화 등의 단계를 거쳐 최종적으로 정합된 포인트 클라우드를 출력한다.

Resumen

제안된 프레임워크는 다음과 같은 단계로 구성된다:

1. 쌍대 등록: ODIN 알고리즘을 사용하여 부분적으로 겹치는 포인트 클라우드 쌍의 상대 변환을 추정한다. ODIN은 확산 기반 상관 행렬 제거와 포인트 클라우드 겹침 점수 예측을 통해 정확도를 높인다.

2. 전역 회전 평균: 기존 연구에서 제안된 방법을 사용하여 개별 포인트 클라우드의 전역 회전을 추정한다.

3. 번역 재추정: 전역 회전이 알려진 상태에서 상대 번역을 최적으로 재추정하는 새로운 강건한 알고리즘을 제안한다. 이는 최대 구 겹침을 찾는 문제로 정식화된다.

4. 번역 최적화: 전역 회전과 재추정된 번역을 사용하여 전역 위치를 최적화한다.

5. 확산 기반 자세 그래프 최적화: 마지막으로 확산 모델을 사용하여 자세 그래프를 최적화하여 최종 정합 결과를 얻는다.

제안된 프레임워크는 다양한 대규모 데이터셋에서 기존 최신 방법들을 크게 능가하는 성능을 보인다. 특히 NSS 데이터셋에서 회전 오차를 82% 줄이고 평균 위치 오차를 27% 감소시켰다.

Estadísticas

부분적으로 겹치는 포인트 클라우드 세트를 통합된 좌표계로 정렬하는 문제는 3D 장면 이해, 증강현실, 자율주행 등 다양한 응용 분야에 중요하다.
기존 방법들은 쌍대 등록에 초점을 맞추거나 로봇 궤적 정보 등 추가 제약 조건에 의존하는 경우가 많다.
제안된 프레임워크는 학습 기반 및 기하학적 최적화 기법을 결합하여 정확도와 일반화 성능을 높였다.

Citas

"제안된 프레임워크는 부분적으로 겹치는 포인트 클라우드 세트를 통합된 좌표계로 정렬하는 새로운 방법을 제시한다."
"ODIN은 확산 기반 상관 행렬 제거와 포인트 클라우드 겹침 점수 예측을 통해 정확도를 높인다."
"전역 회전 평균, 강건한 번역 재추정, 번역 최적화, 확산 기반 자세 그래프 최적화 등의 단계를 거쳐 최종적으로 정합된 포인트 클라우드를 출력한다."

Ideas clave extraídas de

Multiway Point Cloud Mosaicking with Diffusion and Global Optimization

by Shengze Jin ... a las arxiv.org 04-02-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.00429.pdf

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