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Experimente am Schloss Birlinghoven

Abbildung 3.12: Schloss Birlinghoven
\scalebox{.5}{\includegraphics{pictures/birlinghoven}}

Die Scans des Schlosses (Abbildung 3.13) entstehen jeweils im Abstand von 10 Metern. Dieser Abstand wird lediglich per Schrittmaß geschätzt, ist also sehr ungenau. Die Algorithmen bekommen als Eingabe exakt die gleichen Daten. Die Gewichte der Punktpaare werden wie folgt gewählt:

\begin{displaymath}
w_{i,j} = \left\{
\begin{array}{lll}
&1 \qquad &\mbox{wenn d...
...als 25cm beträgt,} \\
& 0 & \mbox{sonst}.
\end{array}\right.
\end{displaymath}

Wenn die Veränderung des relativen Fehlers kleiner als 0.0001 Zentimeter ist, wird das Verfahren gestoppt.

Abbildung 3.13: Vier 3D-Scans von Schloss Birlinghoven mit je 107520 Messpunkten.
\scalebox{.4}{\includegraphics{pictures/schloss_view1}} \scalebox{.4}{\includegraphics{pictures/schloss_view2}} \scalebox{.4}{\includegraphics{pictures/schloss_view3}} \scalebox{.4}{\includegraphics{pictures/schloss_view4}}

Abbildung 3.14 zeigt die Ergebnisse der Registrierung der vier Scans aus Abbildung 3.13. Das inkrementelle Matching funktioniert in diesem Beispiel am schlechtesten.

Abbildung 3.14: Ergebnisse des Matchings mehrerer 3D-Scans. Links oben: Paarweises Matching. Rechts oben: Inkrementelles Matching. Unten: Simultanes Matching.
\scalebox{.4}{\includegraphics{pictures/pairwise}} \scalebox{.4}{\includegraphics{pictures/incremental}} \scalebox{.4}{\includegraphics{pictures/simultan}}

Offensichtlich registriert das simultane Matching am besten. So ist zum Beispiel dieses Verfahren in der Lage, die Blumenkübel (vgl. Foto in Abbildung 3.12) im Vordergrund richtig zusammenzufügen. Der entstehende Fehler wird gleichmäßig über alle Scans verteilt. Dadurch ergibt sich eine konsistente Szene.


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Andreas Nüchter
2002-07-10