Abstract-Vi presenterar en algoritm för att lära 3D-objekt modeller från partiella objekt observationer. Ingången till vår algoritm är en sekvens av 3D-laserskanner. Modeller som lärts från objekten representeras som punktmoln. Vår strategi kan hantera partiella vyer och den kan på ett robust sätt lära sig exakta modeller från komplexa scener. Det är baserat på en iterativ matchning förfarande som försöker rekursivt slå samman liknande modeller. Anpassningen mellan modeller bestäms med hjälp av ett nytt registreringsförfarande för skanning baserat på avståndsbilder. Beslutet om vilka modeller som ska slås samman utförs genom spektral klustring av en likhetsmatris vars poster representerar överensstämmelse mellan olika modeller. Index Termer-objekt upptäckt, modell lärande, avståndsbilder I. INLEDNING En viktig förmåga för ett system som interagerar med ostrukturerade miljöer är att lära sig modeller av omgivande objekt. Medan många forskare fokuserade på att upptäcka kända objektmodeller i en 3D-scen, har relativt lite arbete gjorts på att lära sig av dessa modeller. I det här dokumentet presenterar vi ett tillvägagångssätt för oövervakad inlärning av objektmodeller från en uppsättning 3D-skanningar. En speciell egenskap hos vår algoritm är att den fungerar med partiella vyer eftersom i 3D laserområdet skannar vanligtvis bara en del av objektet är synlig. För att få en komplett modell av ett objekt, roboten därför antingen måste resa runt det eller måste kombinera flera vyer av identiska objekt i den nuvarande scenen. Vårt tillvägagångssätt kan tillämpas på en sekvens av 3D-skanningar inte nödvändigtvis förvärvas i samma miljö. Om flera fall av ett objekt är synliga i en scen från olika perpsektiva, vår strategi kan konstruera en modell även från en enda scan, genom att slå samman olika individuella vyer. En sådan modell innehåller all tillgänglig strukturinformation om ett objekt. Figur 1 visar ett motiverande exempel på vår algoritm. Vårt tillvägagångssätt fortskrider på ett iterativt sätt genom att rekursivt slå samman partiella punktmoln som representerar partiella vyer av objekten. Par av modeller är anpassade med hjälp av en ny registreringsalgoritm baserad på avståndsbilder. Likheten mellan olika modeller utvärderas genom en poängfunktion som är särskilt utformad för att hantera ofullständiga vyer. Urvalet av de modeller som ska sammanfogas beräknas enligt en spektral klustring av likhetsmatrisen. Resten av detta dokument är organiserat enligt följande. Vi diskuterar först den relaterade litteraturen om objektmodellinlärning från 3D-skanningar. Därefter presenterar vi vår strategi. Sedan visar vi hur effektivt tillvägagångssättet är med verkliga experiment i världen.
Ruhnke m.fl. I REF föreslogs ett tillvägagångssätt för att rekonstruera fullständiga 3D-modeller av objekt genom att registrera flera partiella vyer.
Unsupervised learning of 3D object models from partial views
{'venue': '2009 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2009 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}