Otimização global do registro de nuvens de pontos 3D por interpolação linear esférica (SLERP) de quatérnios em circuitos fechados

Abstract

Resumo: Reconstruir digitalmente o mundo 3D a nossa volta é um tema que interessa a diversas áreas do conhecimento e tem vastas aplicações. Na última década, a quantidade de sensores LIDAR (Light Detection and Ranging) cresceu continuamente em função deste fato, o que desencadeou alta demanda pelo aprimoramento do produto bruto desta tecnologia, as nuvens de pontos 3D. Neste contexto, o Laser Scaner Terrestre (LST) se estabeleceu como padrão de qualidade na digitalização 3D de ambientes complexos. Este instrumento utiliza o sensoriamento remoto ativo do tipo LIDAR para gerar nuvens de pontos. Todavia, devido ao modo de operação por varredura, estas nuvens sofrem com obstruções na linha de visão do laser. A consequência disto é que, para obter a digitalização completa de um objeto, diferentes locais são ocupados pelo sensor, e cada posição nova estabelece um sistema de coordenadas relativo àquela posição. Estimar os parâmetros da transformação relativa entre estes sistemas é o problema conhecido como registro de nuvens de pontos 3D. Habitualmente, na reconstrução de um ambiente, múltiplas nuvens de pontos são registradas ao longo de um circuito. Mas, transformar todas as coordenadas destas nuvens para uma única origem global, acumula os erros de cada transformação envolvida. Distribuir este erro ao longo dos parâmetros de orientação de todas as nuvens é o problema abordado neste trabalho. Para isto, um circuito fechado é definido entre as nuvens de um ambiente. Em seguida, as transformações entre pares são estimadas na etapa de registro local. Neste trabalho, três estratégias de registro local foram adotadas, uma automática, uma manual e outra de refinamento por ICP (Iterative Closest Point). Obtido o circuito, os parâmetros de orientação global de cada nuvem são calculados por composição das transformações em pares. O ajuste dos parâmetros das rotações globais ocorre convertendo-os para quatérnios, onde cada quatérnio que rotaciona uma nuvem para a origem é interpolado com outro. Utiliza-se a técnica SLERP (Spherical Linear Interpolation), com intervalos de interpolação deduzidos pelo Método dos Mínimos Quadrados (MMQ). Translações são ajustadas independentemente com o modelo de (LU e MILIOS, 1997). Cinco conjuntos de dados foram utilizados nos testes. Fez-se uma análise qualitativa, em cada, por observação direta, e uma análise quantitativa, em que a distância entre os parâmetros otimizados e não-otimizados foi medida para a verdade de campo (groundtruth). Os resultados foram positivos em 4 dos 5 conjuntos. Na análise qualitativa, melhorias gerais foram observadas na organização global das nuvens de cada conjunto. Na análise quantitativa, os parâmetros de cada transformação se aproximaram do groundtruth, tanto os parâmetros de rotação quanto os de translação.

Abstract: Digitally reconstructing the 3D world around us is a topic that interests several areas of knowledge and has wide applications. In the last decade, the number of LIDAR (Light Detection and Ranging) sensors has grown continuously due to this fact, which has triggered high demand for the improvement of the crude product of this technology, the 3D point clouds. In this context, the Terrestrial Laser Scanner (TLS) has established itself as a quality standard in 3D scanning of complex environments. This instrument uses active remote sensing of the LIDAR type to generate point clouds. However, due to the sweeping mode of operation, these clouds suffer from obstructions in the laser line of sight. The consequence of this is that, in order to obtain a complete digitization of an object, different locations are occupied by the sensor, and each new position establishes a coordinate system relative to that position. Estimating the parameters of the relative transformation between these systems is the problem known as 3D point cloud registration. Usually, in the reconstruction of an environment, multiple point clouds are recorded along a circuit. But, transforming all the coordinates of these clouds to a single global source, accumulates the errors of each transformation involved. Distributing this error over the orientation parameters of all clouds is the problem addressed in this work. For this, a closed circuit is defined between the clouds of an environment. Then, the transformations between pairs are estimated at the local registration stage. In this work, three local registration strategies were adopted, an automatic, a manual and another for refinement with ICP (Iterative Closest Point). Once the circuit is obtained, the global orientation parameters of each cloud are calculated by composing the transformations in pairs. The adjustment of global rotation parameters occurs by converting them to quaternions, where each quaternion that rotates a cloud to the origin is interpolated with another. The SLERP (Spherical Linear Interpolation) technique is used, with interpolation intervals deduced by the Least Squares Method (LSQ). Translations are adjusted independently with the model of (LU and MILIOS, 1997). Five sets of data were used in the tests. There was a qualitative analysis, in each, by direct observation, and a quantitative analysis, in which the distance between the optimized and non-optimized parameters was measured for the groundtruth. The results were positive in 4 of the 5 datasets. In the qualitative analysis, general improvements were observed in the global organization of the clouds in each set. In the quantitative analysis, the parameters of each transformation approached the groundtruth, both the rotation and translation parameters.