Mapeo 3D empleando nubes de puntos

En la presente asistencia de investigación se muestran los resultados obtenidos al utilizar algoritmos aplicados a la reconstrucción tridimensional para el procesamiento de nubes de puntos provenientes de escaneos 3D de diferentes escenas improvisadas o ambientes exteriores, mediante una serie de bi...

Full description

Autores:
Casallas Lozano, Edwin Andrés
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2020
Institución:
Universidad de Ibagué
Repositorio:
Repositorio Universidad de Ibagué
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unibague.edu.co:20.500.12313/5012
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/20.500.12313/5012
Palabra clave:
Nubes de puntos - Mapeo 3D
Mapeo 3D - Nubes de puntos
Nube de puntos
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description En la presente asistencia de investigación se muestran los resultados obtenidos al utilizar algoritmos aplicados a la reconstrucción tridimensional para el procesamiento de nubes de puntos provenientes de escaneos 3D de diferentes escenas improvisadas o ambientes exteriores, mediante una serie de bibliotecas modulares provenientes de PCL y herramientas de solapamiento de Open3D, como son los filtros, puntos clave, entrada y salida de datos tridimensionales, visualización y registro. La herramienta de registro se convirtió en la más importante debido al desarrollo que género en la resolución de problemas en cada una de las pruebas que surgieron a lo largo de la asistencia. Al ejecutar los primeros algoritmos de puntos clave y descriptores sobre las imágenes tridimensionales de prueba, se alcanzaron resultados satisfactorios, lo cual permitió establecer las diferencias entre cada uno, evaluando su nivel de eficiencia en los diferentes experimentos que se hicieron como cambio de luz, distancia y posición. Posteriormente se realizó una reducción y eliminación de puntos insignificantes para el trabajo por medio de filtros. Debido a lo anterior se consiguió generar el emparejamiento de las características de los descriptores dando lugar a la etapa de matching apoyado por el método ICP, donde se consiguió realizar el solapamiento de entre la nube de puntos fuente y la nube de puntos destino. Finalmente, este acople logro guardar una matriz de transformación 3D para luego mapear y generar la nube de puntos resultante de este registro 3D.
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spelling Murcia Moreno, Harold Fabián96950372-9b10-4420-97ca-3ac40a0bcc8f-1Casallas Lozano, Edwin Andrésc6eafaf0-9cb0-4400-9159-25c6fb4b415b-12025-04-09T22:19:25Z2025-04-09T22:19:25Z2020En la presente asistencia de investigación se muestran los resultados obtenidos al utilizar algoritmos aplicados a la reconstrucción tridimensional para el procesamiento de nubes de puntos provenientes de escaneos 3D de diferentes escenas improvisadas o ambientes exteriores, mediante una serie de bibliotecas modulares provenientes de PCL y herramientas de solapamiento de Open3D, como son los filtros, puntos clave, entrada y salida de datos tridimensionales, visualización y registro. La herramienta de registro se convirtió en la más importante debido al desarrollo que género en la resolución de problemas en cada una de las pruebas que surgieron a lo largo de la asistencia. Al ejecutar los primeros algoritmos de puntos clave y descriptores sobre las imágenes tridimensionales de prueba, se alcanzaron resultados satisfactorios, lo cual permitió establecer las diferencias entre cada uno, evaluando su nivel de eficiencia en los diferentes experimentos que se hicieron como cambio de luz, distancia y posición. Posteriormente se realizó una reducción y eliminación de puntos insignificantes para el trabajo por medio de filtros. Debido a lo anterior se consiguió generar el emparejamiento de las características de los descriptores dando lugar a la etapa de matching apoyado por el método ICP, donde se consiguió realizar el solapamiento de entre la nube de puntos fuente y la nube de puntos destino. Finalmente, este acople logro guardar una matriz de transformación 3D para luego mapear y generar la nube de puntos resultante de este registro 3D.This research assistance shows the results obtained by using algorithms applied to three- dimensional reconstruction for the processing of point clouds from 3D scans of different improvised scenes or outdoor environments, through a series of modular libraries from PCL and overlapping tools Open3D, such as filters, key points, input and output of three-dimensional data, visualization and registration. The registry became the most important due to the development of gender in the resolution of problems that arose throughout the assistance. When executing the first lgorithms of key points and descriptors on the three-dimensional test images, great results were achieved, which allowed establishing the differences etween each one, evaluating their level of efficiency in the different experiments that were made as a change of light, distance and position. Subsequently, a reduction and elimination of insignificant points for work was carried out through filters. Due to the above, it was possible to generate the matching of the characteristics of the descriptors, giving rise to the matching stage supported by the ICP method, where it was possible to overlap between the source point cloud and the destination point cloud. Finally, this coupling managed to save a 3D transformation matrix and then map and enerate the cloud of points resulting from this 3D record.PregradoIngeniero ElectrónicoAGRADECIMIENTOS.....1 RESUMEN.....2 LISTA DE FIGURAS.....4 LISTA DE SÍMBOLOS Y ABREVIATURAS.....6 INTRODUCCIÓN.....7 1. MAPEO 3D.....9 1.1 MARCO TEÓRICO.....9 1.1.1. Kinect v1.....9 1.1.2. Kinect v2.....15 1.1.3. Nubes de puntos 3D.....17 1.1.4. Reconstrucciones 3D.....18 1.1.5. Iterative Closest Point ICP.....22 1.2 TRABAJO RELACIONADO.....23 1.3 DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA Y JUSTIFICACIÓN.....24 1.4 OBJETIVOS.....25 1.5 METODOLOGÍA.....25 2. DESARROLLO DEL PROYECTO.....27 2.1 CONFIGURACIÓN DEL SISTEMA EXPERIMENTAL.....27 2.1.1. Adquisiciones con el Kinect y ROS.....28 2.1.2. Visualización de nubes de puntos.....31 2.1.3. Análisis de nubes de puntos.....32 2.1.4. Generación base de datos.....48 2.1.5. Algoritmos de emparejamiento.....50 3. RESULTADOS EXPERIMENTALES.....56 3.1 DATASET: UNIBAGUE.....56 3.2 DATASET: AGROSAVIA.....68 3.3 METODOLOGÍA DE MAPEO 3D A PARTIR DEL KINECT.....75 4. CONCLUSIONES Y TRABAJO FUTURO.....77 5. REFERENCIAS.....7882 páginasapplication/pdfCasallas Lozano, E. A.(2020).Mapeo 3D empleando nubes de puntos.[Trabajo de grado, Universidad de Ibagué]. https://hdl.handle.net/20.500.12313/5012https://hdl.handle.net/20.500.12313/5012spaUniversidad de IbaguéIngenieríaIbaguéIngeniería ElectrónicaP. Herrera, “Reconstrucción De Entorno 3d Mediante Un Sensor Lidar,” 2019.B. Schwarz, “Lidar: Mapping The World In 3d,” Nat. Photonics, Vol. 4, No. 7, Pp. 429–430, Jul. 2010.M. Quintana, “Registro De Una Secuencia Temporal De Nubes De Puntos Utilizando Tecnologia Kinect Para La Reconstrucción Tridimensional De Material Arqueologico,” 2008.A. Caverzasi, F. Saravia, O. Micolini, L. Mathe, And L. F. Lichtensztein, “Robot Móvil Autónomo Para Crear Mapas 3d En Un Ambiente Acotado,” In 2014 Ieee Biennial Congress Of Argentina, Argencon 2014, 2014, Pp. 786–791.D. B. Guerrero And L. B. Villaluenga, “Microsoft Kinect,” Univ. Politécnica Catalunya, Pp. 1–15, 2013.L. Gongora, “Localizacion Y Mapeo Simultaneo Basado En La Libreria De Nube De Puntos Pcl,” 2015.E. Fernández Sánchez, “Control De Software Educativo Mediante Kinect De Microsoft Trabajo Fin De Grado.”D. Beltran And L. Basañez, “A Comparison Between Active And Passive 3d Vision Sensors: Bumblebeexb3 And Microsoft Kinect,” In Advances In Intelligent Systems And Computing, 2014, Vol. 252, Pp. 725–734.S. Pfeiffer, “Guiado Gestual De Un Robot Humanoide Mediante Un Sensor Kinect.,” 2011.K. Khoshelham And S. O. Elberink, “Accuracy And Resolution Of Kinect Depth Data For Indoor Mapping Applications,” Sensors, Vol. 12, No. 2, Pp. 1437–1454, 2012.F. Córdova, “Detección De Robo/Abandono De Objetos En Interiores Utilizando Cámaras De Profundidad,” Universidad Autonoma De Madrid, 2012.I. Juan, E. Salvatore, I. J. Osio, And I. M. Morales, “Detección De Objetos Utilizando El Sensor Kinect.”M. K. H. M.R. Andersen, T. Jensen, P. Lisouski, A.K. Mortensen And T. Gregersen And P. 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