論文の概要: HVOFusion: Incremental Mesh Reconstruction Using Hybrid Voxel Octree

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17974v1
• Date: Sat, 27 Apr 2024 18:24:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-30 18:22:24.239455
• Title: HVOFusion: Incremental Mesh Reconstruction Using Hybrid Voxel Octree
• Title（参考訳）: HVOFusion:ハイブリッドVoxel Octreeを用いたインクリメンタルメッシュ再構築
• Authors: Shaofan Liu, Junbo Chen, Jianke Zhu,
• Abstract要約: 本稿では,オクセル構造とオクセル構造を融合させるハイブリッドなオクセルオクツリー手法を提案する。 このようなスパース構造は葉ノードの三角形の面を保存し、漸進的な再構成のために部分メッシュを逐次生成する。 いくつかのデータセットに対する実験結果から,提案手法は現実的な色でシーンを迅速かつ正確に再構築できることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.180935725861723
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Incremental scene reconstruction is essential to the navigation in robotics. Most of the conventional methods typically make use of either TSDF (truncated signed distance functions) volume or neural networks to implicitly represent the surface. Due to the voxel representation or involving with time-consuming sampling, they have difficulty in balancing speed, memory storage, and surface quality. In this paper, we propose a novel hybrid voxel-octree approach to effectively fuse octree with voxel structures so that we can take advantage of both implicit surface and explicit triangular mesh representation. Such sparse structure preserves triangular faces in the leaf nodes and produces partial meshes sequentially for incremental reconstruction. This storage scheme allows us to naturally optimize the mesh in explicit 3D space to achieve higher surface quality. We iteratively deform the mesh towards the target and recovers vertex colors by optimizing a shading model. Experimental results on several datasets show that our proposed approach is capable of quickly and accurately reconstructing a scene with realistic colors.
• Abstract（参考訳）: ロボット工学におけるナビゲーションには,インクリメンタルなシーン再構築が不可欠である。 従来の手法の多くは、一般的にTSDF(truncated signed distance function)ボリュームまたはニューラルネットワークを使って表面を暗黙的に表現する。 ボクセルの表現や時間を要するサンプリングのため、速度、メモリストレージ、表面品質のバランスをとるのが困難である。 本稿では,オクトツリーとボクセル構造を効果的に融合させるハイブリッド・ボクセル・オクトツリー手法を提案する。 このようなスパース構造は葉ノードの三角形の面を保存し、漸進的な再構成のために部分メッシュを逐次生成する。 このストレージ方式により,明快な3次元空間でメッシュを自然に最適化し,高い表面品質を実現することができる。 我々は,メッシュを目標に向かって繰り返し変形させ,シェーディングモデルを最適化することにより頂点色を復元する。 いくつかのデータセットに対する実験結果から,提案手法は現実的な色でシーンを迅速かつ正確に再構築できることが示された。

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