3D 재구성은 카메라에 의해 캡처 된 데이터로 3차원 모델을 생성하는 데 포함됩니다. 여러 카메라를 활용하면 정확도와 세부 사항을 향상시키고 로봇을 더 잘 이해하는 데 도움이됩니다. 이 문서는 여러 카메라 시스템을 사용하여 3D 재구성을 개선하는 첨단 기술을 탐구합니다.

Multi-View 형상

다 전망 기하학은 다른 사진기에서 이미지를 결합하는 근본적입니다. 그것은 사진기의 관계되는 위치 그리고 오리엔테이션을 정확하게 맞추기 위하여 정확하게 포함합니다. 입체 음향 어울리는과 극지의 기하학과 같은 기술은 심도 계산을 위해 근본적 인 이미지 사이 대응을 찾아내기 위하여 이용됩니다.

센서 교정

카메라의 정확한 교정은 정확한 3D 재구성에 중요합니다. 교정은 초점 길이와 왜곡 계수와 같은 인트라믹 매개 변수를 결정하며 위치 및 방향과 같은 내진 매개 변수를 분리합니다. 고급 교정 방법 사용 체크 보드 또는 교정 패턴을 사용하여 여러 카메라에 자동화 될 수 있습니다.

깊이 평가 기술

여러 카메라 이미지에서 깊이 추정은 다양한 알고리즘을 통해 달성 될 수 있습니다. 각 픽셀마다 디센스 스테레오 매칭 컴트 깊이, 구조 - 모션 (SfM) 재구성 3D 포인트를 이미지의 전체 모션 분석으로 재구성합니다. 이러한 방법을 결합하면 재구성의 견고함을 향상시킵니다.

Point Cloud 처리

여러 카메라에서 생성 된 포인트 클라우드는 사용 가능한 3D 모델을 만들 수 있습니다. 기술에는 필터링 소음, 정렬 포인트 클라우드 및 메시징이 포함됩니다. 고급 알고리즘은 재건축의 품질과 완전성을 향상시키기 위해 기계 학습을 활용합니다.