포인트 클라우드 처리

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. 여러 포인트 클라우드를 결합하여 하나의 3차원 장면을 복원하거나, 정합된 포인트 클라우드로 맵을 작성하고, 루프 폐쇄를 검출하고, 맵을 드리프트 보정에 최적화하고, 사전 작성된 맵에서 위치추정을 수행할 수 있습니다. 자세한 내용은 항목을 참조하십시오.

둘 이상의 포인트 클라우드를 하나의 좌표계에 정렬하는 과정인 포인트 클라우드 정합을 수행하려면, 일반적으로 한 클라우드를 기준 클라우드나 고정 포인트 클라우드로 지정한 다음, 다른 포인트 클라우드인 이동 포인트 클라우드를 이 클라우드에 맞춰 정렬합니다. 포인트 클라우드의 절대 자세는 흔히 세계 좌표계라고 하는 기준 좌표계를 기준으로 한 전역 위치와 방향을 나타냅니다. Computer Vision Toolbox는 이동 포인트 클라우드를 고정 포인트 클라우드에 정합하는 다양한 정합 기법을 제공합니다. 이러한 기법에는 ICP(Iterative Closest Point), NDT(Normal-Distributions Transform), 위상 상관, CPD(Coherent Point Drift) 등이 있습니다. 또한 라이다 정합 분석기 (Point Cloud Toolbox) 앱에서는 대화형 방식으로 다양한 정합 기법과 조정 파라미터, 전처리 단계를 사용하여 정합을 수행하고 그 결과를 비교할 수 있습니다.