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포인트 클라우드 처리

기하학적 형상에 대해 전처리, 시각화, 정합, 피팅을 수행, 맵 작성, SLAM 알고리즘 구현, 3차원 포인트 클라우드에 딥러닝 사용

포인트 클라우드는 3차원 공간에 속한 데이터 점들의 집합입니다. 이러한 점들이 합쳐져 3차원 형상이나 객체를 표현합니다. 데이터 집합의 각 점은 x, y, z 기하 좌표로 표현됩니다. 포인트 클라우드는 많은 수의 개개의 공간적 측정값을 설명 가능한 객체로 표현할 수 있는 데이터셋으로 조합하는 수단을 제공합니다. 포인트 클라우드 처리는 로봇 주행과 인식, 깊이 추정, 스테레오 비전, 시각적 정합, 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)에 사용됩니다. Computer Vision Toolbox™ 알고리즘은 다운샘플링, 잡음 제거 및 포인트 클라우드 변환을 위한 포인트 클라우드 처리 기능을 제공합니다. 또한, 포인트 클라우드 정합을 수행하고, 기하학적 형상을 3차원 포인트 클라우드에 피팅하고, 포인트 클라우드를 읽기, 쓰기, 저장, 표시, 비교하는 기능을 제공합니다. 뿐만 아니라 여러 포인트 클라우드를 결합하여 하나의 3차원 장면을 복원할 수도 있습니다.

pcregistericp, pcregisterndt, pcregistercorrpcregistercpd를 사용하여 이동 포인트 클라우드를 고정 포인트 클라우드에 정합시킬 수 있습니다. 이러한 정합 알고리즘은 각각 ICP(Iterative Closest Point) 알고리즘, NDT(Normal-Distributions Transform) 알고리즘, 위상 상관 알고리즘, CPD(Coherent Point Drift) 알고리즘을 기반으로 합니다. 정합된 포인트 클라우드로 맵을 작성하고, 루프 폐쇄를 검출하고, 맵을 드리프트 보정에 최적화하고, 사전 작성된 맵에서 위치추정을 수행할 수 있습니다. 자세한 내용은 Implement Point Cloud SLAM in MATLAB 항목을 참조하십시오.

Figure showing a point cloud of two concentric point clouds combined, a sensor angle computation, and a point cloud representing a teapot

함수

모두 확장

pcreadPLY 또는 PCD 파일에서 3차원 포인트 클라우드 읽어 들이기
pcwritePLY 또는 PCD 파일에 3차원 포인트 클라우드 쓰기
pcfromkinectPoint cloud from Kinect for Windows
velodyneFileReaderRead point cloud data from Velodyne PCAP file
pcviewsetManage data for point cloud based visual odometry and SLAM
pointCloudObject for storing 3-D point cloud
pcshowPlot 3-D point cloud
pcshowpairVisualize difference between two point clouds
pcplayerVisualize streaming 3-D point cloud data
showShapeDisplay shapes on image, video, or point cloud

전처리

pcbinSpatially bin point cloud points
pcdenoise3차원 포인트 클라우드에서 잡음 제거
pcdownsampleDownsample a 3-D point cloud
pcnormalsEstimate normals for point cloud

점 찾기 및 제거

findPointsInROIFind points within a region of interest in the point cloud
findNearestNeighborsFind nearest neighbors of a point in point cloud
findNeighborsInRadiusFind neighbors within a radius of a point in the point cloud
removeInvalidPointsRemove invalid points from point cloud
pcsegdistSegment point cloud into clusters based on Euclidean distance
segmentGroundFromLidarDataSegment ground points from organized lidar data
segmentLidarDataSegment organized 3-D range data into clusters

포인트 클라우드 정합

pcregistercorrRegister two point clouds using phase correlation
pcregistericpRegister two point clouds using ICP algorithm
pcregistercpdRegister two point clouds using CPD algorithm
pcregisterndtRegister two point clouds using NDT algorithm

포인트 클라우드 변환

rigid3d3차원 강체 기하 변환
pctransformTransform 3-D point cloud

포인트 클라우드 정렬 또는 결합

pcalignAlign an array point clouds
pccatConcatenate 3-D point cloud array
pcmergeMerge two 3-D point clouds

루프 폐쇄 후보 확인

findPoseLocalize a point cloud within a map using the normal distributions transform (NDT) algorithm
scanContextDistanceDistance between scan context descriptors
scanContextDescriptorExtract scan context descriptor from point cloud
scanContextLoopDetectorDetect loop closures using scan context descriptors

자세 최적화

createPoseGraphCreate pose graph
optimizePosesOptimize absolute poses using relative pose constraints

위치추정 맵 만들기

pcmapndtLocalization map based on normal distributions transform (NDT)
pcfitcylinderFit cylinder to 3-D point cloud
pcfitplaneFit plane to 3-D point cloud
pcfitsphereFit sphere to 3-D point cloud
pcnormalsEstimate normals for point cloud
fitPolynomialRANSACFit polynomial to points using RANSAC
ransacFit model to noisy data
cylinderModelParametric cylinder model
planeModelObject for storing a parametric plane model
sphereModelObject for storing a parametric sphere model

도움말 항목