直樹卒業論文

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1 Kinect PCL

2 3 Xbox360 Kinect Kinect SDK PCL(Point Cloud Library) 3 Kinect 3 RGB 3 3 PCL SAC-IA(Sample Consensus Initial Alignment) ICP(Interative Closest Point)

3 Kinect Fusion Kinect 3.1 Kinect PCL PCL ICP

4 1 1.1 Nintendo 3DS Kinect Xbox 360 Kinect RGB 3 3 Kinect Kinect 3 Kinect PCL Point Cloud Library PCL Kinect PCL 3 3D 3D 3D 3D Kinect 3 3 PCL 1.2 2

5 3 Kinect 4 3 5

6

7 3 Kinect DERiVE[1] Kinec 2 2 Kinect 3 Kinect RapidformXOM PCL 3 Kinect PCL kd-tree octree RANSAC

8 2 2.3 KinectFusion Kinect KinectFusion KinectFusion Kinect 3 ICP Interative Closest Point KinectFusion 3D Kinect KinectFusion 3 KinectFusion 3

9 3 KinectFusion 2.4 KinectFusion Kinect 3 PCL 3 3 CAD 3D 4 4 Kinect PCL Kinect SDK VisualStudio 2010 C++

10 4 3 3D

11 3 Kinect 3.1 Kinect Kinect for Xbox Xbox Microsoft Windows Kinect for Windows Kinect for Xbox 360 Kinect for Windows Kinect RGB RGB Xbox 360 PC Kinect SDK lib C# C++ Kinect 3D 4m Kinect Kinect mm 1 3 X Y Z Z X Y

12 Z Kinect Kinect P 3 (X,Y,Z) X P (B) ABC ABD 28.5 P X AD Z tan P 320:w=Z tan28.5:x X=(w Z tan28.5)/320 w Z P 3 X Y P Y ABD 21.5 AD

13 240 P 3 Y 3.3 RGB KinectSDK NuiImageGetColorPixelCoordinatesFromDepthPixel

14 図 7 座標合わせを行う前の入力画像 図 8 座標合わせを行った後の画像

15 4 4.1 PCL(Point Cloud Library) PCL 3 3 PCL 3 PCL Kinect PCL (pcd ) Kinect PCL 4.2 Kinect 3 3 σ σ

16 Kinect

17 PCL

18 Kinect ICP ICP 2 3 SAC-IA(Sample Consensus Initial Alignment) SAC-IA RANSAC Randum Sample Consensus 2 3 2

19 ように座標変換を行う そのときに生じる位置の差を 特徴点の誤差とす る この対応付けを一定回数行い 最も 2 つの特徴点の誤差が低くなった場 合を座標変換として採用する そしてターゲットに合わせてインプットを 回転 拡大縮小 平行移動をおこない 再配置することで 大まかな位置 を合わせることができる SAC-IA は点群の特徴点からそれらを整列するので まず FPFH(Fast Point Feature Histograms)で特徴点を求める さらに FPFH を使用すると きに法線ベクトルも必要となる よって位置合わせは 法線ベクトルの推 定 特徴点の推定 SAC-IA の実行 ICP アルゴリズムの実行という手順を 踏む 図 13 は 2 つの異なる測定位置から立体物の計測を行った図である 視点 1 では立体物の上面 視点 2 では立体物の側面を計測した 図 14 は 図 13 の測定結果から 2 つの 3 次元点群データを求め 初期位置合わせを行わず ICP アルゴリズムによる精密位置合わせを行ったものである 2 つの点群デ ータの測定位置が大きく違うため 正しい位置に収束していない 図 13 2 つの異なる測定位置から立体を計測した図

20

21 ICP ICP 3 ICP 2 3 ICP ICP ICP

22 17 18

23 5 5.1 Kinect PCL 3D 3 3 3D Kinect 3D SAC-IA ICP Kinect PCL Kinect

24 2 3 3

25

26 50 1 x,y,z 0.15m 0.03m 0.08m SAC-IA 5 1m SAC-IA 50 ICP RANSAC 0.1m 0.1m ICP 100

27 CkinectViewer.cpp KinectSample2.cpp KinectSample2Dlg.cpp PCLFirstTime.cpp KinectSample2 PCLFirstTime Kinect 3 PCL 3

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tottori2013-print.key 1 / 152 3 / 152 2 / 152 4 / 152 5 / 152 7 / 152 6 / 152 8 / 152 9 / 152 11 / 152 Red: [R,G,B] = [255,0,0] Yellow [R,G,B] = [255, 255, 0] Magenta [R,G,B] = [255, 0, 255] W [R,G,B] = [ Green: [R,G,B] = [0,

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2 2013 Vol.18 No.2 3 24 25 8 22 2 23 26 9 15 20 2 3 4 5 6 7 8 point1 point 2 point3 point4 10 11 point1 point 2 point 3 point 4 12 13 14 15 16 17 18 19 20 http://www.taishukan.co.jp/kateika/ 21 22 23 24

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CONTENTS 5 6 8 7 11 12 14 13 16 15 18 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 28 27 29 31 30 32 1 33 35 34 2 POINT POINT POINT 37 36 3 POINT POINT 39 38 4 POINT POINT 41 40 5 POINT POINT 43 42 6 POINT POINT 45

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