Promptの説明

スキャンされた点群は、まずボクセルグリッドフィルタリングを用いてダウンサンプリングされ、密度を下げノイズを抑制する。続いて、スケール不変特徴変換（SIFT）を用いてスケール不変なキーポイントを抽出し、それらの高速点特徴ヒストグラム（FPFH）記述子を計算して局所的な幾何学的特徴を表現する。これらのキーポイント特徴に基づいて、Sample Consensus Initial Alignment（SAC-IA）を実行して、グローバルな粗いレジストレーションを行う。このアルゴリズムは、FPFH特徴空間内でランダムなコンセンサスを探索することにより、安定した初期対応関係を実現し、初期変換を推定する。これに続いて、Iterative Closest Point（ICP）を用いて局所的な細かいレジストレーションを行い、最近傍点までの距離を反復的に最小化して、高精度な姿勢推定を得る。ロバスト性と収束性を高めるために、適応的なダウンサンプリングと法線制約がICPプロセスに組み込まれる。最終的な変換は、粗いレジストレーション行列と細かいレジストレーション行列を乗算することによって得られ、スキャンされた点群とCAD点群間の高精度なアライメントを実現し、ワークピースの姿勢推定と後続の経路マッピングのための信頼性の高い基盤を提供する。