Figur 1: Exempel på utdata från vårt system, genererad i realtid med en handhållen Kinect djupkamera och ingen annan sensorinfrastruktur. Normala kartor (färg) och phong-skärmade återgivningar (gråskala) från vårt täta återuppbyggnadssystem visas. Till vänster för jämförelse är ett exempel på levande, ofullständiga och bullriga data från Kinect-sensorn (används som ingång till vårt system). Vi presenterar ett system för noggrann realtidsmappning av komplexa och godtyckliga inomhusscener i varierande ljusförhållanden, med endast en rörlig lågkostnadsdjupkamera och grafikmaskinvara. Vi kopplar ihop alla djupdata från en Kinect-sensor till en global implicit ytmodell av den observerade scenen i realtid. Den nuvarande sensorposen erhålls samtidigt genom att spåra den levande djupramen i förhållande till den globala modellen med hjälp av en grov-till-fine iterative närmaste punkt (ICP) algoritm, som använder alla observerade djupdata tillgängliga. Vi demonstrerar fördelarna med att spåra mot den växande full yta modellen jämfört med ram-till-ram spårning, erhålla spårning och kartläggning resultat i konstant tid inom rumsstora scener med begränsad drift och hög noggrannhet. Vi visar också både kvalitativa och kvantitativa resultat relaterade till olika aspekter av vårt spårnings- och kartläggningssystem. Modellering av naturliga scener, i realtid med endast råvarusensor och GPU hårdvara, lovar ett spännande steg framåt i augmented reality (AR), i synnerhet, gör det möjligt att täta ytor rekonstrueras i realtid, med en nivå av detaljrikedom och robusthet bortom någon lösning som ännu presenteras med hjälp av passiv datorseende.
På samma sätt föreslogs ett korrekt 3D SLAM-system i realtid baserat på en lågkostnadsdjupkamera och GPU-behandling av REF för att rekonstruera täta ytor i inomhusscener.
KinectFusion: Real-time dense surface mapping and tracking
{'venue': '2011 10th IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality', 'journal': '2011 10th IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}