02-SAC
- 모델 매칭을 점군내 모형 탐지 : SAC 모듈
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.
- 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.
| 선 | pcl::SampleConsensusModelLine | |
| 면 | pcl::SampleConsensusModelPlane | |
| 원 |
pcl::SampleConsensusModelCircle2D pcl::SampleConsensusModelCircle3D |
|
| 콘 | pcl::SampleConsensusModelCone | |
| 실린더 | pcl::SampleConsensusModelCylinder | |
| 막대기 | pcl::SampleConsensusModelStick | a line with user-given minimum/maximum width). |
| 원통 | pcl::SampleConsensusModelSphere |