Recalage basé plans de nuages de points pour la navigation dans des environnements structurés
Résumé
Les algorithmes traditionnels de recalage de nuages de points 3D, basés sur l’algorithme d’Iterative Closest Point (ICP), reposent sur la mise en correspondance de points. Dans les environnements bien structurés, tels que les bâtiments, les plans peuvent être segmentés et utilisés pour le recalage, de manière similaire à l’approche classique d’ICP basée sur les points. L’utilisation de plans réduit considérablement le nombre d’entrées de l’ICP. Cet article présente un algorithme de recalage précis et robuste basé sur les plans. La transformation optimale est estimée par une approche de minimisation en deux étapes, en effectuant successivement une minimisation robuste plan à plan et un recalage robuste non linéaire point à plan. Les expériences sur le jeu de données de référence Autonomous Systems Lab (ASL) montrent que la méthode proposée permet de recaler avec succès 100% des scans des trois séquences d’intérieur. Les expériences montrent également que la méthode proposée est robuste dans les scénarios de mouvements importants et plus précise que les autres algorithmes de l’état de l’art évalués. En outre, un nouveau jeu de données, LOOP’IN, est fourni. Il est composé de deux boucles dans des scènes d’intérieur d’environnements réels, avec un grand nombre de scans capturés avec un LiDAR 3D. Les tests menés sur le jeu de données LOOP’IN montrent que l’algorithme est capable de recaler de longues séquences, de fermer des boucles et de construire une carte incrémentale de l’environnement exploré.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)