Abstract Tredimensionell (3D) objektrekonstruktion är processen att bygga en 3D-modell av ett verkligt objekt. Denna uppgift utförs genom att ta flera skanningar av ett objekt från olika platser (vyer). På grund av det begränsade synfältet hos sensorn och objektets självocklusioner är det ett svårt problem att lösa. Dessutom är sensorpositionering av robotar inte perfekt, vilket gör att den faktiska vyn skiljer sig från den förväntade. Vi föreslår en nästa bästa vy (NBV) algoritm som bestämmer varje vy för att rekonstruera ett godtyckligt objekt. Dessutom föreslår vi en metod för att hantera osäkerheten i sensorpositioneringen. Algoritmen uppfyller alla krav i en rekonstruktionsprocess, såsom ny information, positioneringsbegränsningar, avkänningsbegränsningar och registreringsbegränsningar. Dessutom förbättrar det skanningens kvalitet och minskar navigeringsavståndet. Algoritmen är baserad på ett sökbaserat paradigm där en uppsättning kandidatvyer genereras och sedan utvärderas varje kandidatvy för att avgöra vilken som är bäst. För att hantera osäkerheten i positioneringen föreslår vi ett andra steg som omvärderar åsikterna enligt sina grannar, så att den bästa synen är den som ligger inom en region med goda åsikter. Resultaten av simuleringar och jämförelser med tidigare metoder presenteras.
Vasquez-Gomez m.fl. REF kom 2014 fram till mer komplexa och sofistikerade lösningar på NBV-problemet genom att beakta alla begränsningar i en återuppbyggnadsprocess.
Volumetric Next-best-view Planning for 3D Object Reconstruction with Positioning Error
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Advanced Robotic Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}