【论文阅读】论文阅读笔记
Conclusion:
求解VPP(视图规划view planing)问题,建立一种扫描计划来对目标进行重建,通常可根据输入的数据类型进行定义采用的方法:
方法1:基于目标对象先验知识的扫描方法;方法2:不基于方法1;
Content:
求解VPP算法评判标准:
一般标准:传感器类型(都可对视点进行概化)a、对象大小不变性b、支撑类型和安装限制c、制约因素的处理(尽可能简单)d
算法性能特点:自终止e、扫描次数最小化f、覆盖最大化g、检查时间最小化(每次扫描)h
对象约束:对象实体的类型选择i、对对象的先验知识j、扫描之间的重叠k、配准自由度分析l
传感器约束:遮挡处理m、传感器质量测量n(传感器与零件表面的倾斜度和距离)、碰撞检测o
验证条件p(需考虑实际工业应用中的生产环境,验证结果)
离散化类型:网格q(外表面的离散表示,通常用于加速计算,当三角网格进行均匀细分时,也可用于加工)、体素网格r(搜索有效)、参数化曲面(表示曲面)s、点云t、B-Rep(边界表示)u
Method:
SCP、优化覆盖范围是基于已知扫描的模型进行规划;基于搜索则是不知对象模型
先验方法可自行查阅;
基于搜索方法步骤如图(暂时看不太懂):
**表面的表示:**基于质量矢量链MVC,将模型看为凸对象,凸对象有着高斯质量为0的原则,对于非凸对象,需进行覆盖
**空间的表示:**体素网格,occupied、free、unknown表示体素的状态
视点采样的选择(模糊)
停止标准:
达到一定比例的覆盖率、没有识别当前位置与候选视点位置的路径
最小化目标函数:
函数寻找一种视角,使视点覆盖率最大,同时保持已扫描区域(重叠)占一定比例。。。考虑的标准较多,目前无较好算法可评估重叠质量。
Advantage:
SCP(集合覆盖问题):优化算法。允许输入模型定义扫描计划,并可根据需要轻松增删约束
优化覆盖范围:最小扫描次数得到最大表面。从输入中指定最大表面范围
基于搜索:遍历表面进行迭代;