点群の処理

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。複数の点群を組み合わせて 3 次元シーンを再構築したり、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たり、ループ閉じ込みを検出したり、マップを最適化してドリフトを修正したり、事前作成したマップで位置推定を実行したりできます。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。

"点群レジストレーション" (2 つ以上の点群を単一の座標系に揃えるプロセス) を実行するには、通常、基準 ("固定") 点群として 1 つの点群から始めて、次に他の ("移動") 点群をそれに揃えます。点群の "絶対姿勢" とは、基準フレーム (ワールド座標系とも呼ばれる) に対する全体的な位置と向きを指します。Computer Vision Toolbox は、移動点群を固定点群にレジストレーションするためのさまざまなレジストレーション手法を提供します。これらの手法には、反復最近接点 (ICP)、正規分布変換 (NDT)、位相相関、コヒーレント点ドリフト (CPD) が含まれます。また、LiDAR レジストレーション アナライザー (Lidar Toolbox) アプリを使用して、さまざまなレジストレーション手法、調整パラメーター、前処理ステップを使用した結果を対話的にレジストレーションし、比較することもできます。