공간에 존재 하는 물체들은 특정한 형태를 가지고 있습니다. 사람과 같이 복잡한 형태도 있지만 바닥(평면), 전봇대(원통), 간판(사각형), 전선(선) 등 간단한 형태도 있습니다. 본문에서는 점군속에 포함된 포형을 탐지 하는 법을 살펴 보겠습니다. 탐지 결과는 후에 배우는 세그멘테이션과 연계 하여 불필요한 부분을 제거하거나, 필요한 부분만 추출 할 때 사용 됩니다.
그림 3.1 공간상 존재 하는 다양한 모델(선, 원통)
3.1.1. Sample Consensus
Sample Consensus는 포인트 클라우드 샘플(Sample)이 사전에 정의된 모형(=모델)과 일치(Consensus)하는지를 판악하여 모델의 파라미터를 추정하는 알고리즘 입니다. 간단한 형태의 도형들은 수학적으로 모델링이 가능합니다. 예를 들어 선의 경우 y=ax+b로 표현 가능합니다. 원의 경우 xxxx로 표현 가능합니다. 수학적 모델을 통해서 점군상에 존재 하는 모형을 찾는데는 허프만 변환과 sample_consensus 방법이 적용 가능합니다. 허프만 변환은 알고리즘이 간단하여 속도가 빠른 장점이 있지만, 잡음이 섞여 있는 데이터에는 적합 하지 않아 sample_consensus 방법을 많이 사용합니다.
PCL에서 구현되어 있는 sample consensus estimators 은 아래와 같습니다.
SAC_RANSAC - RANdom SAmple Consensus
SAC_LMEDS - Least Median of Squares
SAC_MSAC - M-Estimator SAmple Consensus
SAC_RRANSAC - Randomized RANSAC
SAC_RMSAC - Randomized MSAC
SAC_MLESAC - Maximum LikeLihood Estimation SAmple Consensus
SAC_PROSAC - PROgressive SAmple Consensus
PCL에서 제공하는 모형을 표로 정리 하면 아래와 같습니다.
모델 중에서 면을 이용하여 바닥과 벽을 탐지 할 수 있으며, 원통을 이용하여 컵, 기둥, 배관 등을 탐지 할 수 있습니다.
3.1.2 RANSAC(RANdom SAmple Consensus)
RANSAC은 속도는 느리지만 잡음에 강건한 성질을 가지고 있습니다.
#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/filters/model_outlier_removal.h>
// Filtering a PointCloud using ModelOutlierRemoval
// http://pointclouds.org/documentation/tutorials/model_outlier_removal.php#model-outlier-removal
int
main ()
{
// *.PCD 파일 읽기
// https://github.com/adioshun/gitBook_Tutorial_PCL/blob/master/Intermediate/sample/sphere_pointcloud_with_noise.pcd
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::io::loadPCDFile <pcl::PointXYZ> ("sphere_pointcloud_with_noise.pcd", *cloud);
// 포인트수 출력
std::cout << "Loaded :" << cloud->width * cloud->height << std::endl;
std::cerr << "Cloud before filtering: " << std::endl;
for (std::size_t i = 0; i < cloud->points.size (); ++i)
std::cout << " " << cloud->points[i].x << " " << cloud->points[i].y << " " << cloud->points[i].z << std::endl;
// 2. filter sphere:
// 2.1 generate model:
// modelparameter for this sphere:
// position.x: 0, position.y: 0, position.z:0, radius: 1
pcl::ModelCoefficients sphere_coeff;
sphere_coeff.values.resize (4);
sphere_coeff.values[0] = 0;
sphere_coeff.values[1] = 0;
sphere_coeff.values[2] = 0;
sphere_coeff.values[3] = 1;
pcl::ModelOutlierRemoval<pcl::PointXYZ> sphere_filter;
sphere_filter.setModelCoefficients (sphere_coeff);
sphere_filter.setThreshold (0.05);
sphere_filter.setModelType (pcl::SACMODEL_SPHERE);
sphere_filter.setInputCloud (cloud);
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_sphere_filtered (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
sphere_filter.filter (*cloud_sphere_filtered);
std::cerr << "Sphere after filtering: " << std::endl;
for (std::size_t i = 0; i < cloud_sphere_filtered->points.size (); ++i)
std::cout << " " << cloud_sphere_filtered->points[i].x << " " << cloud_sphere_filtered->points[i].y << " " << cloud_sphere_filtered->points[i].z
<< std::endl;
return (0);
}
