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- 发布时间
- 2022-10-04 15:02:13
经过配准后的深度信息仍为空间中散乱无序的点云数据,仅能展现景物的部分信息。因此必须对点云数据进行融合处理,以获得更加精细的重建模型。以Kinect传感器的初始位置为原点构造体积网格,网格把点云空间分割成很多的细小立方体,这种立方体叫做体素(Voxel)。通过为所有体素赋予SDF(Signed Distance Field,有效距离场)值,来隐式的模拟表面。
利用相机进行三维重建已经不是一个新鲜的话题,三维重建多少钱,重建的三维环境用途很广泛,
比如检测识别目标,作为深度学习的输入,视觉SLAM。
目前,比较流行的是单、双目的重建。
稀疏重建:
通常是重建一些图像特征点的深度,这个在基于特征的视觉SLAM里比较常见,三维重建价格,得到的特征点的深度可以用来计算相机位姿。稀疏重建在实际应用,三维重建软件,比如检测,三维重建,避障,不能满足需求。
SLAM和三维重建有什么区别?
SLAM:同步定位与地图构建;定谁的位?相机的位,相机在机器人身上,就是定机器人的位。建谁的地图?相机经过地方的地图。二者结合,才能确定机器人在某个地图中的具体位置,和这个场景(地图)下的连续运动轨迹。
三维重建(SFM):从运动恢复结构。我觉得更像是构建目标的三维模型。