相互情報を使用して堅牢で高速な3Dスキャンアライメント
相互情報を3次元走査の着実かつ迅速な位置合わせを使用して
https://arxiv.org/pdf/1709.06948.pdf
ニキルメータ、ジェームズ・R.マクブライドとのGauravパンディ
抽象本稿では、2つの重複点群間の全6自由度（DOF）剛体変換の推定のための相互情報（MI）ベースのアルゴリズムを提示します。私たちは、スキャン中に各ボクセルのための機能を計算するために3Dボクセルグリッドとデ微細シンプルにシーンを分割する最初Fiを提供しています。整列される必要がある2つのスキャンは、これらの機能の集合として考えられ、これらのボクセル化の特徴との間のMIは、走査の正確な位置合わせを得るために最大化されます。我々は、（例えば、ボクセル内の点の数、ボクセルのz高さのばらつきなど）の様々な単純な点群の特徴を有する本手法を実装し、既存のポイント・ツー・ポイントおよびポイント・todistribution登録方法と提案方法の性能を比較しました。我々は、我々のアプローチは、EF Fi回線cientとGPUの高速並列実装を持っていることを示しています
要約-本論文では、自由（DOF）は、2つの重複する点群の間の剛体変換の完全な6度を推定するための相互情報（MI）に基づくアルゴリズムを提示します。我々最初のシーンは、3Dボクセルグリッドに分割され、各ボクセルのスキャンを容易に算出されます。二つの走査は、特徴の集合として整列する必要があり、MIは、これらの機関の間でビオチン化請求走査の正確な位置合わせを得るために最大化されます。私たちのメソッドを実装するために、我々は、単純な曇り点の特徴（例えば、ポイントボクセル、Z高分散ボクセル）、および登録ポイントを割り当てる方法の性能と既存のポイントの様々なを使用していました方法を比較しました。我々は、我々の方法は、GPUの実装に並行して、効率的かつ高速であることを証明し、アルゴリズムの堅牢性と速度の評価は異なる環境から動的なシーンを有する二つの実際のデータセットで提案されています。