3次元点群を用いた全探索によるロバストかつ高速な3次元物体認識

摘要

This paper proposes a 3D object recognition method based on range data. Exhaustive search is used to robust matching of initial positions for the registered model from the range image, and ICP algorithm is employed for precise alignment. In this case, reduction of initial positions for ICP algorithm by non-extremum suppression that uses distance between range data and model solves the problem of calculation cost. The distance evaluation function that robust for measurement error tackles the outlier problem. The problem of calculation cost is solved by registering the distance from the model beforehand by the distance field. The effectiveness of the proposed method is shown by a simulation and actual data.%本稿では距離画像に基づく3次元物体認識手法を提案する.特定物体が存在する距離画像から.登録されているモデルをロバストに探索するために全探索を用いた初期位置決定を行ない，詳細な位置合わせはICPアルゴリズムを用いる.この際，全探索した初期位置を計測点とモデルの距離を用いた非極値抑制を行なうことでICPアルゴリズムに用いる初期位置を削減し，処理時間の課題を解決する.また，計測誤差を考慮した距離評価関数を設けることで外れ値の問題に対応する.距離評価には多くの計算コストが必要であるが，ディスタンスフィールドを用いて予めモデルからの距離を登録することでこの問題を解決している.シミュレーションと実データを用いて提案手法の有効性を示す.