Proposta de um método adaptativo para registro de dados RGB-D

Abstract

Resumo: Neste trabalho é apresentado um método adaptativo para mapeamento 3D de ambientes internos usando dados derivados de câmeras RGB-D. Basicamente, quatro pontos principais envolvidos no desenvolvimento do método são aqui discutidos: a calibração dos sensores integrados no dispositivo Kinect; o registro dos pares de nuvens de pontos 3D adquiridas sucessivamente pelo sensor de imageamento; a inclusão de pesos no algoritmo SIFT baseados na precisão teórica das medidas de profundidade; e o refinamento dos parâmetros de translação empregando uma análise de consistência global. A calibração dos sensores é feita usando o método de Zhang. O modelo de corpo rígido 3D é empregado para calcular os parâmetros de transformação com uma correspondência ponto-ponto. Um modelo linear capaz de refinar simultaneamente o conjunto de parâmetros de translação é proposto para a análise da consistência global. Experimentos foram conduzidos para avaliar a eficiência do método proposto e os resultados obtidos mostraram uma melhoria significativa no registro do conjunto de nuvens de pontos 3D com ponderação na coordenada ??.

Abstract: In this paper is presented an adaptive method for 3D indoor mapping using RGB-D data. Basically, four main points involved in the method are here discussed: the calibration of the sensors integrated in the Kinect device; the registration of 3D point clouds pairs acquired successively by the imaging sensor; the inclusion of weights in SIFT algorithms based in theoretical random error of depth measurements; and a global adjustment for the refinement of translation parameters. The sensors calibration is realized using the Zhang method. The 3D rigid body model is employed to calculate the transformation parameters with based point-point correspondence. A linear model is proposed for global adjustment. Experiments were conducted to evaluate the efficiency of the proposed method and the results obtained show a significant improvement in 3D cloud points set registering with weight in depth coordinate.