論文の概要: Target-less registration of point clouds: A review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/1912.12756v1
• Date: Sun, 29 Dec 2019 23:12:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-17 08:03:16.753979
• Title: Target-less registration of point clouds: A review
• Title（参考訳）: ポイントクラウドのターゲットレス登録:レビュー
• Authors: Yue Pan
• Abstract要約: 我々は、点雲登録の基本的なワークフロー、すなわち対応決定と変換推定を要約した。 提案手法は,特徴マッチングに基づく手法,反復的最近点アルゴリズム,ランダムな仮説と検証に基づく手法である。 最後に,現在のクラウド登録手法の課題について論じ,自動登録手法の今後の展開について,いくつかのオープンな疑問を提起した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.307704177248648
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Point cloud registration has been one of the basic steps of point cloud processing, which has a lot of applications in remote sensing and robotics. In this report, we summarized the basic workflow of target-less point cloud registration,namely correspondence determination and transformation estimation. Then we reviewed three commonly used groups of registration approaches, namely the feature matching based methods, the iterative closest points algorithm and the randomly hypothesis and verify based methods. Besides, we analyzed the advantage and disadvantage of these methods are introduced their common application scenarios. At last, we discussed the challenges of current point cloud registration methods and proposed several open questions for the future development of automatic registration approaches.
• Abstract（参考訳）: ポイントクラウド登録はポイントクラウド処理の基本的なステップのひとつであり、リモートセンシングやロボティクスに多くの応用がある。 本報告では、ターゲットレスポイントクラウド登録の基本的なワークフロー、すなわち対応決定と変換推定について要約する。 次に,特徴マッチングに基づく手法,反復的最近点アルゴリズム,ランダム仮説と検証に基づく手法の3つの一般的な登録手法について検討した。 さらに、これらの手法の利点と欠点を分析し、それらの共通アプリケーションシナリオを紹介した。 最後に,現在のポイントクラウド登録手法の課題を議論し,自動登録手法の今後の展開に向けて,いくつかの疑問を提起した。

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