Normal Estimation

img_kd

오늘은 pointcloud 상에서 기준 point(query point)를 기준 search 하는 법 중 두 번째 방법인 k-nearest Neighbor search에 대해 알아보겠습니다.

radiusSearch()는 pointcloud 상 주어진 query point의 거리 r 안에 있는 모든 point들의 index를 리턴해주는 함수라면,

nearestKSearch()는 query point로부터 가장 가까운 K개의 point의 index를 리턴해주는 함수입니다.

주로 KNN은 point cloud 상의 normal vector를 추출할 때 많이 사용됩니다.

How to use

아래는 차량 근처에 query point query를 주었을 때, 가장 가까운 1,200개의 pointcloud를 추출하는 예제입니다. (50번 째 줄 부터)

img

위의 그림처럼, input cloud가 주어지고(빨강) 차량 근처의 query point를 주었을 때(파랑) 그 근처의 1,200개의 cloud points(초록)이 추출되는 것을 볼 수 있습니다.

마찬가지로, radius search때와 같이 KdTree는 setInputCloud()할 때 내부적으로 input pointcloud를 트리화하여 저장하기 때문에, time cost가 다소 존재합니다.

따라서 자신이 적용할 task가 KdTree를 사용하기 전에 inputcloud를 한 번 등록해두고 계속 인접한 k개의 point를 뽑아야 하는 task인가를 검토하는 것이 중요합니다.

Point Cloud Library Tutorial 시리즈입니다.

모든 코드는 이 레포지토리에 있고, ros package로 구성되어 있어 build하여 직접 돌려보실 수 있습니다

  1. ROS Point Cloud Library (PCL) - 0. Tutorial 및 기본 사용법
  2. ROS Point Cloud Library (PCL) - 1. Ptr, ConstPtr의 완벽 이해 (1) shared_ptr
  3. ROS Point Cloud Library (PCL) - 1. Ptr, ConstPtr의 완벽 이해 (2) Ptr in PCL
  4. ROS Point Cloud Library (PCL) - 1. Ptr, ConstPtr의 완벽 이해 (3) Ptr in 클래스 멤버변수
  5. ROS Point Cloud Library (PCL) - 2. 형변환 - toROSMsg, fromROSMsg
  6. ROS Point Cloud Library (PCL) - 3. Transformation
  7. ROS Point Cloud Library (PCL) - 4. Viewer로 visualization하는 법
  8. ROS Point Cloud Library (PCL) - 5. Voxelization
  9. ROS Point Cloud Library (PCL) - 6. PassThrough
  10. ROS Point Cloud Library (PCL) - 7. Statistical Outlier Removal
  11. ROS Point Cloud Library (PCL) - 8. KdTree를 활용한 Radius Search
  12. ROS Point Cloud Library (PCL) - 9. KdTree를 활용한 K-nearest Neighbor Search (KNN)
  13. ROS Point Cloud Library (PCL) - 10. Normal Estimation
  14. ROS Point Cloud Library (PCL) - 11. Iterative Closest Point (ICP)
  15. ROS Point Cloud Library (PCL) - 12. Generalized Iterative Closest Point (G-ICP)