Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Phân tích độ không chắc chắn cho việc trích xuất mặt phẳng tối ưu từ các điểm đám mây 3D cảm biến khoảng cách nhiễu
Tóm tắt
Chúng tôi sử dụng một mô hình tiếng ồn khoảng cách chính xác hơn cho các cảm biến 3D để suy diễn từ đầu các biểu thức cho việc khớp mặt phẳng tối ưu một tập hợp các điểm nhiễu và cho ma trận hiệp phương sai kết hợp của các tham số của mặt phẳng, tức là véc tơ pháp tuyến của nó và khoảng cách của nó đến gốc tọa độ. Mô hình sai số khoảng cách mà chúng tôi sử dụng là một hàm bậc hai của khoảng cách thực và cũng là góc tới. Các biểu thức dạng đóng cho ranh giới bất định Cramér-Rao được suy diễn và sử dụng để phân tích bốn phương pháp tính toán hiệp phương sai: cực đại hợp lý chính xác, tái chuẩn hóa, phương pháp bình phương nhỏ nhất xấp xỉ và biến thể véc tơ riêng. Ảnh hưởng của các giả định đơn giản hóa vốn có trong các phương pháp này được so sánh về độ chính xác, tốc độ và sự dễ hiểu của các điều khoản. Ma trận hiệp phương sai bình phương nhỏ nhất xấp xỉ được chỉ ra là có một số đặc tính mong muốn, ví dụ, giải pháp tối ưu hình thành không gian null của nó và các thành phần của nó là các hàm của những điều khoản dễ hiểu như tâm trọng tâm của khu vực mặt phẳng và độ phân tán. Nó cũng được tính toán nhanh chóng và khá chính xác trong thực tế. Ứng dụng thực nghiệm của nó cho việc đăng ký hình ảnh khoảng cách theo thời gian thực và hợp nhất mặt phẳng được chỉ ra bằng cách sử dụng một cảm biến khoảng cách 3D thương mại có sẵn.
Từ khóa
#đám mây điểm 3D #cảm biến 3D #ma trận hiệp phương sai #bình phương nhỏ nhất #tối ưu hóa mặt phẳng #phân tích độ không chắc chắnTài liệu tham khảo
Anderson D, Herman H, Kelly A (2005) Experimental characterization of commercial flash ladar devices. In: International conference on sensing technologies. Palmerston North, New Zealand. http://www.frc.ri.cmu.edu/~alonzo/pubs/papers/icst05FlashLadar.pdf
CSEM (2006) The SwissRanger, Manual V1.02. 8048 Zurich, Switzerland. http://www.swissranger.ch
Horn RA, Johnson CR (1985) Matrix analysis. Cambridge University Press, Cambridge
Kanatani K (2005) Statistical optimization for geometric computation. Dover Publications, Inc., New York. ISBN 0486443086
Kanazawa Y, Kanatani K (1995) Reliability of fitting a plane to range data. IEICE Trans Inform Syst E78-D(12): 1630–1635
Kohlhepp P, Pozzo P, Walther M, Dillmann R (2004) Sequential 3D-SLAM for mobile action planning. Intelligent Robots and Systems, 2004. (IROS 2004). Proceedings of the 2004 IEEE/RSJ International Conference, vol 1, pp 722–729 doi:10.1109/IROS.2004.1389438
Nüchter A, Lingemann K, Hertzberg J (2007) 6D SLAM—3D mapping outdoor environments. J Field Robot 24(8/9): 699–722
Pathak K, Birk A, Schwertfeger S, Poppinga J (2007) 3d forward sensor modeling and application to occupancy grid based sensor fusion. In: International conference on intelligent robots and systems (IROS). IEEE Press, San Diego, USA
Pathak K., Birk A., Vaskevicius N., Pfingsthorn M., Schwertfeger S., Poppinga J (2010) Online Three-Dimensional SLAM by registration of large planar surface segments and closed-form pose-graph relaxation. J Field Robot (to appear). doi:10.1002/rob.20322
Pathak K, Vaskevicius N, Birk A (2009) Revisiting uncertainty analysis for optimum planes extracted from 3D range sensor point-clouds. In: International conference on robotics and automation (ICRA), pp 1631–1636. IEEE Press, Kobe, Japan. doi:0.1109/ROBOT.2009.5152502
Pathak K, Vaskevicius N, Poppinga J, Pfingsthorn M, Schwertfeger S, Birk A (2009) Fast 3d mapping by matching planes extracted from range sensor point-clouds. In: International conference on intelligent robots and systems (IROS). IEEE Press
PMD Technologies (2008) PhotonIC (R) PMD 3k-S. http://www.pmdtec.com
Poppinga J, Vaskevicius N, Birk A, Pathak K (2008) Fast plane detection and polygonalization in noisy 3D range images. In: IEEE international conference on intelligent robots and systems (IROS). Nice, France
Prieto F, Redarce T, Boulanger P, Lepage R (1999) CAD-based range sensor placement for optimum 3D data acquisition. In: Second international conference on 3-D imaging and modeling (3DIM’99), p 0128. IEEE Computer Society, Los Alamitos, CA, USA. http://doi.ieeecomputersociety.org/10.1109/IM.1999.805343
Sivia DS (1996) Data analysis: a Bayesian tutorial. Oxford University Press, Oxford. ISBN 0198518897
Surmann H, Nuechter A, Hertzberg J (2003) An autonomous mobile robot with a 3d laser range finder for 3d exploration and digitalization of indoor environments. Robot Auton Syst 45(3–4): 181–198
Wang C, Tanahashi H, Hirayu H, Niwa Y, Yamamoto K (2001) Comparison of local plane fitting methods for range data, vol. 1, pp I-663–I-669. doi:10.1109/CVPR.2001.990538
Weingarten J (2006) Feature-based 3D SLAM. Ph.D. thesis, EPFL, Lausanne, Switzerland. http://library.epfl.ch/theses/?nr=3601
Weingarten J, Siegwart R (2006) 3D SLAM using planar segments. In: IEEE/RSJ international conference on intelligent robots and systems (IROS), Beijing
Weng J, Huang TS, Ahuja N (1989) Motion and structure from two perspective views: algorithms, error analysis, and error estimation. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell 11(5): 451–476. doi:10.1109/34.24779