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点群の処理

幾何学的形状の前処理、可視化、レジストレーション、近似、ならびにマップの作成、SLAM アルゴリズムの実装、3 次元点群を使った深層学習の使用

点群とは、3 次元空間におけるデータ点の集合です。点のまとまりは 3D 形状またはオブジェクトを表します。データ セットの各点は、x、y、z の幾何学的座標で表されます。点群は、多数の単一の空間測定値を、記述可能なオブジェクトとして表現されるデータセットにまとめる手段を提供します。点群処理はロボットの操縦および認識、深度推定、ステレオ ビジョン、視覚レジストレーション、および先進運転者支援システム (ADAS) といった分野で使用されています。Computer Vision Toolbox™ のアルゴリズムは、点群のダウンサンプリング、ノイズ除去、および変換を行うための点群処理機能を提供します。また、このツールボックスには点群のレジストレーション、幾何学的形状の 3 次元点群への近似、点群の読み取り、書き込み、保存、表示、比較を行う機能が備わっています。さらに、複数の点群を組み合わせて 3 次元シーンを再構成することも可能です。

pcregistericppcregisterndtpcregistercorr、および pcregistercpd を使用して、移動点群を固定点群にレジストレーションすることができます。これらのレジストレーション アルゴリズムは、それぞれ反復最近接点 (ICP) アルゴリズム、正規分布変換 (NDT) アルゴリズム、位相相関アルゴリズム、およびコヒーレント点ドリフト (CPD) アルゴリズムに基づいています。レジストレーションされた点群を使用してマップを作成し、ループ閉じ込みを検出し、マップを最適化してドリフトを修正し、事前作成したマップで位置推定を実行できます。詳細については、MATLAB での点群 SLAM の実装を参照してください。

Figure showing a point cloud of two concentric point clouds combined, a sensor angle computation, and a point cloud representing a teapot

関数

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pcreadPLY ファイルまたは PCD ファイルからの 3 次元点群の読み取り
pcwritePLY ファイルまたは PCD ファイルへの 3 次元点群の書き込み
pcfromdepthConvert depth image to point cloud (R2022b 以降)
pcfromkinectKinect for Windows からの点群
velodyneFileReaderRead point cloud data from Velodyne PCAP file
pcviewsetManage data for point cloud based visual odometry and SLAM (R2020a 以降)
pointCloud3 次元点群を格納するオブジェクト
pcviewerVisualize and inspect large 3-D point cloud (R2023a 以降)
pcshow3 次元点群のプロット
pcshowpairVisualize difference between two point clouds
pcplayerストリーミング 3 次元点群データの可視化
showShapeDisplay shapes on image, video, or point cloud (R2020b 以降)

前処理

pcbinSpatially bin point cloud points (R2020a 以降)
pcdenoise3 次元点群からのノイズの除去
pcdownsample3 次元点群のダウンサンプリング
pcnormals点群の法線の推定

点の検索と削除

findPointsInCylinderFind points within a cylindrical region in a point cloud (R2023a 以降)
findPointsInROI点群の関心領域内の点を検出
findNearestNeighbors点群内の点の最近傍を検出
findNeighborsInRadius点群内の点の半径内にある近傍の検索
removeInvalidPoints点群から無効な点を削除
pcsegdistユークリッド距離に基づいて点群をクラスターにセグメント化する
segmentGroundFromLidarDataSegment ground points from organized lidar data
segmentLidarDataSegment organized 3-D range data into clusters
pcbinSpatially bin point cloud points (R2020a 以降)

点群のレジストレーション

pcregistercorrRegister two point clouds using phase correlation (R2020b 以降)
pcregistericpICP アルゴリズムを使用した 2 つの点群のレジストレーション
pcregistercpdRegister two point clouds using CPD algorithm
pcregisterndtRegister two point clouds using NDT algorithm

点群の変換

rigidtform3d3 次元剛体幾何学的変換 (R2022b 以降)
pctransform3 次元点群の変換

点群の整列と組み合わせ

pcalignAlign array of point clouds (R2020b 以降)
pccat3 次元点群配列の連結 (R2020b 以降)
pcmerge3 次元点群のマージ

ループ閉じ込み候補の決定

findPoseLocalize point cloud within map using normal distributions transform (NDT) algorithm (R2021a 以降)
scanContextDistanceDistance between scan context descriptors (R2020b 以降)
scanContextDescriptorExtract scan context descriptor from point cloud (R2020b 以降)
scanContextLoopDetectorDetect loop closures using scan context descriptors (R2021b 以降)

姿勢の最適化

createPoseGraphCreate pose graph (R2020a 以降)
optimizePosesOptimize absolute poses using relative pose constraints (R2020a 以降)

位置推定マップの作成

pcmapndtLocalization map based on normal distributions transform (NDT) (R2021a 以降)
pcfitcylinder3 次元点群への円柱の近似
pcfitplane3 次元点群への平面の近似
pcfitsphere3 次元点群への球の近似
pcnormals点群の法線の推定
fitPolynomialRANSACFit polynomial to points using RANSAC
ransacノイズを含むデータへのモデルの当てはめ
cylinderModelパラメトリック円柱モデル
planeModelパラメトリック平面モデルを格納するオブジェクト
sphereModelObject for storing a parametric sphere model

ブロック

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Point Cloud ViewerVisualize streaming point cloud data sequence (R2023a 以降)

トピック