Publikace detail

Survey of Point Cloud Registration Methods and New Statistical Approach

Autoři: Marek Jaroslav | Chmelař Pavel

Rok: 2023

Druh publikace: článek v odborném periodiku

Název zdroje: Mathematics

Název nakladatele: MDPI

Místo vydání: BASEL

Strana od-do: nestránkováno

Tituly:

Jazyk	Název	Abstrakt	Klíčová slova
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

Search

Přihlášení pro studenty

Přihlášení pro zaměstnance

Publikace detail

Katedry

Služby

Jak nás najdete?

Často hledáte