Att skapa 3D-kartor på robotar och andra mobila enheter har blivit verklighet under de senaste åren. 3D-rekonstruktion online möjliggör många spännande tillämpningar inom robotik och AR/VR-spel. Rekonstruktionerna är dock bullriga och i allmänhet ofullständiga. Under online-rekonstruktionen förändras dessutom ytan med varje ny integrerad djupbild som utgör en betydande utmaning för fysikmotorer och banplaneringsalgoritmer. Detta papper presenterar en ny, snabb och robust metod för att få fram och använda information om plana ytor, såsom väggar, golv och tak som ett steg i 3D-rekonstruktion baserad på signerade avståndsfält (SDF). Vår algoritm återvinner rena och exakta ytor, minskar rörelse av enskilda nät hörn som orsakas av buller under online-rekonstruktion och fyller i ockluderade och oobserverade regioner. Vi genomförde och utvärderade två olika strategier för att generera flygkandidater och två strategier för att slå ihop dem. Vår implementation är optimerad för att köras i realtid på mobila enheter som Tango tabletten. I en omfattande uppsättning experiment har vi bekräftat att vårt arbetssätt fungerar bra i ett stort antal naturliga miljöer trots att det förekommer betydande mängder ocklusion, skräp och buller, som förekommer ofta. Vi visar vidare att flygplansmontering i många fall möjliggör en meningsfull semantisk segmentering av verkliga scener.
Dzitsiuk m.fl. REF presenterade en snabb och robust plandetekteringsmetod för avbrusning, 3D-rekonstruktion och hålfyllning baserad på Signed Distance Functions (SDF).
De-noising, stabilizing and completing 3D reconstructions on-the-go using plane priors
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}