Registro de nuvens de pontos provenientes de câmera de distância

Abstract

Resumo: As câmeras de distância são equipamentos relativamente novos, que utilizam o princípio do ToF (Time-of-Flight) para medição de distâncias. Sua utilização já é bastante difundida para aplicações envolvendo detecção de movimento ou orientação de máquinas e robôs, porém poucos estudos buscando sua aplicação para levantamentos tridimensionais são realizados. Devido à forma como os dados são adquiridos com este sensor, diversas nuvens devem ser obtidas e então unificadas através de um processo de registro geométrico para a representação de uma cena completa. Com o objetivo de saber a qualidade de uma nuvem obtida por este processo com este tipo de sensor, nuvens de pontos geradas a partir das imagens de distância foram unidas utilizando o método do ICP (Iterative Closest Point) e comparadas a uma nuvem obtida por laser scanner, que possui uma precisão maior do que a da câmera de distância. Durante o trabalho, notou-se o acúmulo de distorções e ruídos nas nuvens obtidas com a câmera de distância, devido às suas propriedades e sua forma de funcionamento. Apesar disso, os resultados obtidos mostram que o processo de registro utilizado alcança um alinhamento adequado, apesar de certas discrepâncias, devido, principalmente, a tais distorções acumuladas das nuvens.

Abstract: Range Cameras are a fairly recent type of equipment to measure 3D points and utilize the Time-of-Flight principle to measure distances. It is already well known for applications such as movement detection and machinery and robot orientation, however fewer studies are done seeking for optimizations in its usage for 3D surveys. Due to the data acquisition format, several clouds unified by a registration process are needed in order to represent a full scene of interest. Willing to know the quality of a 3D cloud obtained using such process for this kind of sensor, several point clouds derived from the range images were united using the Iterative Closest Point registration method and compared to a point cloud obtained using a laser scanner sensor. During this process, distortion and noise heaps were noticed from the clouds generated by the range images, mostly because of the range camera working principles. Still, the final results show that the registration process used achieves good results, as most of the unconformities found were due to the distortion heap from the clouds.