SMALL Projects10 Multiway registration - Pose Graph Multiway registration은 여러 프레임들의 pointcloud를 정합하는 것을 말한다. 이번에는 multiway registration via pose graph optimization에 대해서 알아보자. [Choi2015] Robust Reconstruction of Indoor Scenes (redwood-data.org) (SLAM) Pose graph optimization 개념 설명 및 예제 코드 분석 · ALIDA's blog (edward0im.github.io) Pose Graph pairwise registration은 센서 노이즈로 인해 에러에 취약하다. 이러한 에러의 누적은 전체적인 trajectory를 어긋나게 만든다. 이 알고리즘은 크게 Pose Graph와 Pose.. 2021. 9. 23. Global Registration Methods 앞 게시물에서 살펴본 local registration methods는 초기에 rough한 transformation matrix를 지정해 준 후에 반복을 실행한다. 이번에 살펴볼 방법들은 그러한 초기값을 필요로 하지 않는다. 그런데 조금 덜 정확한 align결과를 생성하기 때문에 보통은 local registration 이전에 초기값을 구하는데 사용된다. Extract geometric feature Global registration에서는 가장 먼저 pointcloud를 다운샘플링하고, normal을 계산하고, 각 점들에 대한 FPFH feature를 계산한다. FPFH feature란 33-dimensional vector로 local geometric에 대한 정보를 갖는다. RANSAC RANSA.. 2021. 9. 23. ICP Registration - Local Registration Methods ICP(Iterative Closest Point) registration algorithm에 대해 알아보자. 우선 3D reconstruction 분야에서 registration이란, 서로 다른 좌표계에서 정의된 point cloud를 좌표계 trasformation을 통해 하나의 좌표계로 합쳐 표현하는 '정합'을 의미한다. ICP 알고리즘은 기준 point cloud에 새로운 point cloud를 정합 시키는 방법 중의 하나로, 각 point들의 가장 가까운 점을 이용하여 연관성을 찾고 그에 맞게 rotation, translation matrix를 구해주는 알고리즘이다. 이 알고리즘의 input 데이터로 두 개의 point cloud가 필요하고 output으로는 정합된(aligned) point .. 2021. 9. 23. Interpolation (보간법) - linear, bilinear, trilinear interpolation에 대한 개념과 방법에 대해 알아보자. 1. interpolation이란? interpolation은 우리가 가지고 있는 데이터들 사이에 위치한 값을 알고 있는 데이터들로 부터 추청하는 것이다. interpolation과 대비되는 개념인 extrapolation은 데이터 바깥의 값을 추정하는 것을 말한다. 좀 더 수학적으로 표현하자면 다음과 같다. 즉, 함수 f라는 interpolant를 구하고, 주어지지 않은 데이터 t에 대응하는 y의 값을 추정하는 것이다. 2. interpolation methods interpolation에는 다양한 방법들이 있다. interpolation은 interpolant를 basis function들로 구성하는 것부터 시작해서 그들의 계수를 찾는 것.. 2021. 9. 23. 6. Fitting and Matching Fitting : 관측한 포인트를 어떻게 curve에 fitting 하는가? Matching : 두 이미지에서 대응되는 물체를 어떻게 matching 하는가? → fitting은 matching에서 어떻게 적용되는지 살펴본다. Fitting fitting은 관측한 데이터를 우리가 가정하고 있는 어떤 model에 맞추는 것을 말한다. fitting의 과정에는 모델과 관측한 데이터 사이의 오차를 줄이기 위해 parameter를 조정하는 과정이 포함된다. 우리가 공부한 내용에서 fitting을 사용하는 예시를 써보겠다. fitting lines : vanishing point를 계산하기 위해 line을 구할 때 estimating an homographic transformation : 어떤 view에서 하나.. 2021. 9. 21. 5. Structure From Motion (SFM) Structure From Motion (SFM) 이제 카메라를 두 개에서 그 이상으로 나아가 본다. 이것은 structure from motion이라고도 알려져 있다. 가장 기본적인 아이디어는 여러개의 카메라에서 얻은 scene geometry와 camera parameters를 결합하여 다수의 view를 통해 3D points를 알아내는 것이다. 아래 그림에서 camera matrix를 모르는 카메라가 m개 있고, n개의 3D points가 있으며, 각 카메라에는 그에 상응하는 n개의 픽셀 좌표들이 있다. SFM은 오직 카메라에서의 포인트 좌표 mxn개만 알고 있을 때, 3D objects의 좌표 n개의 Structure와 m개의 projection matrix Motion을 모두 알아내는 문제이다... 2021. 9. 21. 이전 1 2 다음 LIST
