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cvl-robot's diary

研究ノート メモメモ https://github.com/dotchang/

Globally Optimalな点群位置合わせ手法の調査

2010年台ごろに入ってから、3次元点群位置合わせの手法として"Globally Optimal*1"な物の提案が増えてきました。理論はおいて置いて、どのくらい実用になるかをテストするために、実装が公開されているものを中心にリストにまとめておきたいと思います。

1. Go-ICP: A Globally Optimal Solution to 3D ICP Point-Set Registration

Jiaolong Yang, et. al. ICCV2013, PAMI
iitlab.bit.edu.cn
解説

www.slideshare.net

2. Super4PCS: Fast Global Pointcloud Registration via Smart Indexing

Nicolas Mellado, Dror Aiger, Niloy J. Mitra CGF2014
SGP | UCL
github.com
つかってみた、試してみた解説
「 Super4PCS 」という点群結合のライブラリを試してみました - Natural Software
JVR ― 自腹でバーチャルリアリティ ― Super4PCS 速度面で実用的ではなさそう。

3. Fast Global Registration

Qian-Yi Zhou, Jaesik Park, Vladlen Koltun, ECCV2016
Fast Global Registration - Vladlen Koltun
github.com
入力が3次元点群+FPFHなどの3次元特徴量ベクトルなので、3次元特徴量の計算にも時間コストがかかることに留意。
速度的には、まだAlignment.exe(Indexed Imageを使った方法)で位置合わせした方が速そう。
読むべき論文多すぎて、サーベイがおっつかないよ。。。

*1:Globally Optimalの正しい和訳は知りませんが、端的な意訳は"初期位置あわせの要らない"だと思います。