Erklären Sie das Vorgehen beim ICP-Algorithmus. Welche Voraussetzungen müssen erfüllt sein? Wie lautet die zugrunde liegende Transformationsgleichung?
ICP- iterative closest point
Ansatz: Punktwolken mit Rotation und Translation in Deckung bringen, man betrachtet einen Punkt aus der einen Punktwolke unf sucht nach dem nähesten in der zweiten Punktwolke. Man summiert diese Abstände und versucht am Ende die Summe so klein wie möglich zu halten.
xi′=R(xi−t)
Voraussetzungen
Überlappung
statische Szene
metrisch (Maßstab bekannt bzw gleich), wegen Abstandsmessungen
Warum sind Sequenzen von Punktwolken für die Anwendung des ICP-Algorithmus oftmals gut geeignet?
Sequenzen haben meist geringe zeitlich /Räumliche Abstände -> erleichtert die Korrespondezfindung mit nächsten Punkten
ICP benötigt gute Initialwerte, durch zeitliche/räumliche Nähe bietet der vorherige Frame gute Startwerte für den nächsten
Überlappung gegeben
bei gleichförmiger Bewegung kann zusätzlich der Kalman-Filter eingesetzt werden, um die Punkte zu prädizieren
Punktwolken aus LiDAR bereits metrisch
Worin besteht der fundamentale Unterschied in der Korrespondenzfindung bei bildhaften Daten und bei Punktwolken?
Bilddaten: Ähnlichkeitssuche über Texturen und Grauwerte
Punktwolke: geometrsiche Zuordnung (ICP-Algorithmus)
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