Login for students

Login for employees

Publication detail

Survey of Point Cloud Registration Methods and New Statistical Approach
Authors: Marek Jaroslav | Chmelař Pavel
Year: 2023
Type of publication: článek v odborném periodiku
Name of source: Mathematics
Publisher name: MDPI
Place: BASEL
Page from-to: nestránkováno
Titles:
Language Name Abstract Keywords
cze Přehled metod registrace mračna bodů a nový statistický přístup Použití 3D snímacích zařízení pro autonomní popis objektů nebo mapování neznámého prostředí vede k nutnosti zdokonalit počítačové metody založené na zpárování identických dvojic bodů z různých mračen bodů (tzv. registrační problém). Problém registrace a trojrozměrná transformace souřadnic stále vyžaduje další výzkum. Článek se snaží čtenáři poskytnout průvodce mezi existujícími registrační metodami, aby si mohl vybrat vhodnou metodu u jeho konkrétního problému. Kromě toho je v článku prezentována nová regresní metoda, která umožňuje odhadnout kovarianční matici transformačních parametrů a určit nejistoty odhadovaných bodů. Rozšíření registračních metod o odhady nejistoty zlepšuje znalosti o prováděné registraci. Primárním cílem příspěvku je poskytnout přehled známých metod a základních konceptů v registračním problému při zpracování mračen bodů. Důraz je kladen na prezentaci hlavních principů metod. Diskutovány jsou ICP algorithm; Normal Distribution Transform; Feature-based registration; Iterative dual correspondences; Probabilistic iterative correspondence method; Point-based registration; Quadratic patches; Likelihood-field matching; Conditional random fields; Branch-and-bound registration; PointReg. Sekundárním účelem tohoto článku je ukázat nový statistický model pro transformační problém v registrační úloze. Nová metoda vyžaduje znalost kovarianční matice identických souřadnic bodů. Neznámé rotační matice a vektor posunu jsou odhadnuty pomocí nelineárního regresního modelu s nelineárními podmínkami. Práce zahrnuje konkrétní numerickou studii. 3D skenování objektů; mapování prostoru; registrační problém; odhady transformačních parametrů; ICP algoritmus; transformace normálního rozdělení; registrace podle vlastností; iterativní duální korespondence; pravděpodobnostní metoda; bodová registrace
eng Survey of Point Cloud Registration Methods and New Statistical Approach The use of a 3D range scanning device for autonomous object description or unknown environment mapping leads to the necessity of improving computer methods based on identical point pairs from different point clouds (so-called registration problem). The registration problem and three-dimensional transformation of coordinates still require further research. The paper attempts to guide the reader through the vast field of existing registration methods so that he can choose the appropriate approach for his particular problem. Furthermore, the article contains a regression method that enables the estimation of the covariance matrix of the transformation parameters and the calculation of the uncertainty of the estimated points. This makes it possible to extend existing registration methods with uncertainty estimates and to improve knowledge about the performed registration. The paper's primary purpose is to present a survey of known methods and basic estimation theory concepts for the point cloud registration problem. The focus will be on the guiding principles of the estimation theory: ICP algorithm; Normal Distribution Transform; Feature-based registration; Iterative dual correspondences; Probabilistic iterative correspondence method; Point-based registration; Quadratic patches; Likelihood-field matching; Conditional random fields; Branch-and-bound registration; PointReg. The secondary purpose of this article is to show an innovative statistical model for this transformation problem. The new theory needs known covariance matrices of identical point coordinates. An unknown rotation matrix and shift vector have been estimated using a nonlinear regression model with nonlinear constraints. The paper ends with a relevant numerical example. 3D range scanning; space mapping; registration problem; estimates of transformation parameters; ICP algorithm; normal distribution transform; feature-based registration; iterative dual correspondences; probabilistic method; point-based registration

Department

Map

en.mapy.cz

Services

Popular Links

© 2023 University of Pardubice, Studentská 95, 532 10 Pardubice 2
Phone: +420 466 036 111, 466 036 112, 466 036 113
Webmaster, RSS
Data box ID: f5vj9hu
Accessibility Statement
CC BY-NC-ND 4.0Creative CommonsAttributionNonCommercialNoDerivatives