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[국내논문] 포인트 클라우드 정합 시스템 자동화를 위한 개선된 정합 평가 방법
An Improved Registration Evaluation Method for Automating Point Cloud Registration System 원문보기

한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회, 2020 July 13, 2020년, pp.308 - 310  

김종욱 (한양대학교) ,  김형민 (한양대학교) ,  박종일 (한양대학교)

초록
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본 논문에서는 포인트 클라우드 정합 시스템 자동화를 위한 재정합 프로세스에서 정합의 실패 유무를 판단하는 기존의 정합 평가 방법을 개선한 방법을 제안한다. 포인트 클라우드 정합 자동화를 위해 정합의 실패를 판단하여 다시 정합하는 재정합 프로세스는 자동화 시스템에서 필수적인 요소이다. 기존의 정합 평가 방법은 정합하고자하는 두 포인트 클라우드의 점의 간격이나 데이터의 양이 다를 경우 계산된 정합 오차가 정성적인 결과와는 다르게 측정되는 문제가 발생하는데, 이는 재정합 프로세스에서 치명적인 오류를 초래한다. 제안하는 방법은 참조 포인트 클라우드에서 가장 인접한 목표 포인트 클라우드의 세 점이 이루는 평면과의 수직 거리를 계산하고, 일정 거리 임계치를 만족하는 점들의 개수를 측정해 계산된 오차를 검증하여 정합 오판단율을 효과적으로 감소시켰다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 포인트 클라우드 정합을 자동화하기 위해서는 정합한 물체가 올바르게 정합 되었는지를 판단하고, 만약에 정합이 실패했다면 다시 정합을 시도하는 재정합 프로세스가 필수적이다. 본 논문에서는 재정합 프로세스에서 정합 오판단을 줄이기 위해 기존의 정합 방법을 개선한 정합 평가 방법을 제안한다. 
  • 본 논문에서는 포인트 클라우드 정합 시스템을 자동화하기 위한 재정합 프로세스에서 정합의 실패 유무를 판단하는 기존의 정합 평가 방법을 개선한 평가 방법을 제안하였다. 기존의 방법은 불완전하게 획득된 데이터에 대해서 정합 오판단이 빈번하게 발생하는 문제점이 있었는데, 제안하는 방법으로 오판단율이 효과적으로 감소되었음을 실험을 통해 확인하였다.
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