4. Open3D[1]
とは?
• 3Dデータ処理ができるPythonライブラリ
• PCL(Point Cloud Library)みたいなやつ
• 短いコードで3Dデータ処理できる
• 点群表示、法線推定、ICP位置合わせ、3次元再構成などの例
• NYU、TUM、SUN3D、RedwoodなどのRGB-D Datasetに対応
[1] Qian-Yi Zhou, Jaesik Park and Vladlen Koltun, “Open3D: A Modern Library for 3D Data Processing”, arXiv:1801.09847, 2018
28. SLAM
• センサーによるSLAMの分類
• LiDAR SLAM
• Monocular SLAM
• Stereo SLAM
• RGB-D SLAM
• Visual Inertial SLAM
• IMU(加速度・ジャイロ)の組み合わせ
• Deep Learning SLAM
• Deep Learning によりDepth推定したり、特徴点抽出したりなど
• 4D Fusion https://youtu.be/2dkcJ1YhYw4
• 動的なオブジェクトの再構成
30. Feature-based vs Direct Method
• 特徴点ベース(ORB-SLAM)
• 対応する特徴点から移動量を推定
• 直接法(LSD-SLAM)
• フレーム間の輝度差が最小となる移動量を推定
31. Loop Closing
• 一度見た場所を認識して、全体のグローバルマップを最適化
• Deformation-based Loop Closure for Large Scale Dense
RGB-D SLAM
• https://youtu.be/MNw-GeHHSuA
• Bundle Adjustment (バンドル調整)
• Relocalization
32. 3次元再構成 vs SLAM
• 3次元再構成
• Photogrammetry
• 3D Reconstruction
• SfM (Structure from Motion)
• 画像群 → 動画(連続画像)
• リアルタイム性
3D Reconstruction of Central Rome
https://youtu.be/vpTEobpYoTg
34. RGB-D Dataset[5]
• RGB-D SLAMの評価用データセット
• 6カテゴリ、47シーン
• Microsoft Kinect v1センサーによりRGB-Dデータを取得
• モーションキャプチャによる真値
• 評価ツール(Python 2.7)あり
[5] J. Sturm, N. Engelhard, F. Endres, W. Burgard and D. Cremers, "A Benchmark for the Evaluation of RGB-D SLAM Systems",
IROS, 2012, https://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset
43. 評価
• Absolute trajectory error
compared_pose_pairs 2486 pairs
absolute_translational_error.rmse 0.626998 m
absolute_translational_error.mean 0.498564 m
absolute_translational_error.median 0.439144 m
absolute_translational_error.std 0.380212 m
absolute_translational_error.min 0.027122 m
absolute_translational_error.max 1.449250 m