Реконструкция трёхмерных сцен на основе точных решений вариационной задачи регистрации мультисенсорных данных

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Предлагается точное решение задачи минимизации функционала, состоящего из двух слагаемых, которые измеряют средние квадраты расстояний для визуально-связанных характерных точек на изображении и средние квадраты расстояний для облаков точек на основе метрики точка-плоскость. В работе описывается точный метод реконструкции трёхмерного динамического окружающего пространства и свойства точных решений. Предлагаемый подход позволяет улучшить точность и сходимость методов реконструкции для сложных и крупномасштабных сцен. Ключевые слова: трёхмерная реконструкция, итеративный алгоритм ближайших точек, алгоритм сопоставления изображений, системы одновременной навигации и построения карты.

Об авторах

А. В. Вохминцев

Челябинский государственный университет; Югорский государственный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: vav@csu.ru
Россия, 454001, г. Челябинск, ул. Бр. Кашириных, 129; 628012, Россия, Ханты-Мансийский АО-Югра, ул. Чехова, 16

А. В. Мельников

Челябинский государственный университет; Югорский государственный университет

Email: melnikovav@uriit.ru
Россия, 454001, г. Челябинск, ул. Бр. Кашириных, 129; 628012, Россия, Ханты-Мансийский АО-Югра, ул. Чехова, 16

К. В. Миронов

Уральский федеральный университет им. Б.Н. Ельцина; Уфимский государственный авиационный технический университет

Email: mironov.kv@net.ugatu.su
Россия, 620000, Россия, г. Екатеринбург, пр. Ленина, 51; 450008, Уфа, К. Маркса, 12

В. В. Бурлуцкий

Югорский государственный университет

Email: burlutskyvv@uriit.ru
Россия, 628012, Россия, Ханты-Мансийский АО-Югра, ул. Чехова, 16

Список литературы

  1. Henry P., Krainin M., Herbst E., Ren X., Fox D. RGB-D Mapping: Using Depth Cameras for Dense 3D Modeling of Indoor Environments // Intern. J. Robotics Res. 2012. V. 31. № 5. P. 647-663. https://rse-lab.cs.washington.edu/postscripts/3d-mapping-iser10-final.pdf; https://dl.acm.org/citation.cfm?id=2190637.
  2. Besl P.J., McKay H.D. A Method for Registration of 3-D Shapes // IEEE Trans. Pattern Anal. and Machine Intelligence. 1992. V. 14. № 2. P. 239-256. https://ieeexplore.ieee.org/document/121791/similar#similar.
  3. Fuentes-Pacheco J., Ruiz-Ascencio J., Rendón-Mancha J.M. Visual Simultaneous Localization and Mapping: a Survey // Artificial Intelligence Rev. 2015. V. 43. № 1. P. 55-81. https://dl.acm.org/citation.cfm?id=2717465.
  4. Vokhmintsev A., Yakovlev K. A Real-Time Algorithm for Mobile Robot Mapping Based on Rotation Invariant Descriptors and ICP. Proc. 5th Analysis of Images, Social Networks and Texts. Communications in Computer and Information Science. № 661. Yakaterinburg: Springer, 2017. P. 357-369. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-52920-2_33.
  5. Lowe D.G. Distinctive Image Features from ScaleInvariant Keypoints // Intern. J. Computer Vision. 2004. V. 60. № 2. P. 91-110. https://link.springer.com/article/10.1023/B:VISI.0000029664.99615.94. РЕКОНСТРУКЦИЯ ТРЁХМЕРНЫХ СЦЕН НА ОСНОВЕ ТОЧНЫХ РЕШЕНИЙ... 677 ДОКЛАДЫ АКАДЕМИИ НАУК том 484 № 6 2019
  6. Horn B. Closed-Form Solution of Absolute Orientation Using Unit Quaternions // J. Opt. Soc. Amer. A. 1987. V. 4. № 4. P. 629-642. https://www.osapublishing.org/josaa/abstract.cfm?uri=josaa-4-4-629.
  7. Horn B., Hilden H., Negahdaripour S. Closed-Form Solution of Absolute Orientation Using Orthonormal Matrices // J. Opt. Soc. Amer. A. 1988. V. 5. № 7. P. 1127-1135. https://www.osapublishing.org/josaa/abstract.cfm?uri=josaa-5-7-1127.
  8. Du S., Zheng N., Meng G., Yuan Z. Affine Registration of Point Sets Using ICP and ICA // IEEE Signal Processing Lett. 2008. V. 15. P. 689-692. https://ieeexplore.ieee.org/document/4666764.
  9. Chen Y., Medioni G. Object Modeling by Registration of Multiple Range Images. IEEE Proceedings of Conference on Robotics and Automation. Sacramento: IEEE, 1991. P. 2724-2729. https://ieeexplore.ieee. org/abstract/document/132043.
  10. Rusinkiewicz S., Levoy M. Efficient Variants of the ICP Algorithm. IEEE Proceedings of the International Conference on 3-D Digital Imaging and Modeling. Quebec City: IEEE, 2001. P. 145-152. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/924423.
  11. Petitot J. The Neurogeometry of Pinwheels as a SubRiemannian Contact Structure // J. Physiol. 2003. V. 97. № 2/3. P. 265-309. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/14766146.
  12. Vokhmintcev A., Timchenko M., Alina K. Real-Time Visual Loop-Closure Detection Using Fused Iterative Close Point Algorithm and Extended Kalman Filter. IEEE Proceedings of 3th Intern. Conf. on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM). St.-Petersburg: IEEE, 2017. https://ieeexplore.ieee.org/document/8076187.
  13. Вохминцев А.В., Соченков И.В., Кузнецов В.В., Тихоньких Д.В. // ДАН. 2016. Т. 466. № 3. С. 261-266.
  14. Echeagaray-Patron B.A., Kober V.I., Karnaukhov V.N., Kuznetsov V.V. A Method of Face Recognition Using 3D Facial Surfaces // J. Comms Technol. and Electronics. 2017. V. 62. № 6. P. 648-652. https://link.springer.com/article/10.1134/S1064226917060067.
  15. Vokhmintcev A., Botova T., Sochenkov I., Sochenkova A., Makovetskii A. Robot Mapping Algorithm Based on Kalman Filtering and Symbolic Tags. SPIE Proc. of Applications of Digital Image Processing XL, № 10396. San-Diego: SPIE, 2017. https://www.spiedigitallibrary.org/conference-proceedings-ofspie/10396/103962I/Robot-mapping-algorithm-basedon-Kalman-filtering-and-symbolic-tags/10.1117/12.2273562.short.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2019

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах