3Dは、カメラで撮影したデータを用いて、環境やオブジェクトの3次元モデルを制作することを含みます。複数のカメラを活用することで、精度と詳細が向上し、ロボットが周囲の周囲をよりよく理解できるようにします。この記事では、複数のカメラシステムを使用して3D再構築を改善する高度な技術について説明します。

マルチビュー幾何学

マルチビュージオメトリは、異なるカメラから画像を組み合わせた基本です。 これは、カメラの相対的な位置と方向性を推定して、画像を正確に整列する。 ステレオマッチングやepipolarジオメトリなどの技術は、画像間の通信を見つけるために使用され、深さの計算に不可欠です。

センサーの口径測定

正確な3D再構築のためにカメラの正確な校正は重要です。キャリブレーションには、焦点距離や歪み係数などの侵入パラメータ、位置や方向などの過渡パラメータを決定することが含まれます。 高度なキャリブレーション方法は、チェックボードまたはキャリブレーションパターンを使用して、複数のカメラに自動で使用できます。

深さの推定技術

複数のカメラ画像からの深さ推定は、さまざまなアルゴリズムで実現できます。 高密度のステレオマッチングは、あらゆるピクセルの深さを計算します。 構造から感情(SfM)は、画像を分析することで3Dポイントを再構築します。 これらの方法の組み合わせにより、再構築の堅牢性が向上します。

ポイントクラウド処理

複数のカメラから生成されたポイントクラウドは、処理が必要で、使用可能な3Dモデルを作成できます。 テクニックには、フィルタリングノイズ、アライメントポイントクラウド、およびメッシュ処理が含まれます。 高度なアルゴリズムは、機械学習を活用して、再構築の質と完全性を高めます。