La reconstruction 3D dans la vision robot implique la création de modèles tridimensionnels d'environnements ou d'objets à l'aide de données capturées par des caméras. L'utilisation de plusieurs caméras améliore la précision et le détail, permettant aux robots de mieux comprendre leur environnement.

Géométrie multi-vues

La géométrie multi-vue est fondamentale pour combiner des images de différentes caméras. Elle implique d'estimer les positions et orientations relatives des caméras pour aligner les images avec précision. Des techniques telles que la géométrie stéréo et épipolaire sont utilisées pour trouver des correspondances entre les images, qui sont essentielles pour le calcul de la profondeur.

Étalonnage du capteur

L'étalonnage consiste à déterminer des paramètres intrinsèques tels que la longueur focale et les coefficients de distorsion, ainsi que des paramètres extrinsèques tels que la position et l'orientation. Les méthodes d'étalonnage avancées utilisent des tableaux de vérification ou des modèles d'étalonnage et peuvent être automatisées pour plusieurs caméras.

Techniques d'estimation de la profondeur

L'estimation de la profondeur à partir d'images de plusieurs caméras peut être réalisée par différents algorithmes. La précision de la correspondance stéréo calcule la profondeur pour chaque pixel, tandis que la structure-de-mouvement (SfM) reconstitue les points 3D en analysant le mouvement à travers les images.

Traitement des nuages de points

Les nuages de points générés par plusieurs caméras nécessitent un traitement pour créer des modèles 3D utilisables. Les techniques comprennent le filtrage du bruit, l'alignement des nuages de points et le maillage.