Daniel Rodrigues dos Santos

Mapping Indoor Spaces by Adaptive Coarse-to-Fine Registration of RGB-D Data

In this letter, we present an adaptive coarse-to-fine registration method for 3-D indoor mapping using RGB-D data. We weight the 3-D points based on the theoretical random error of depth measurements and introduce a novel disparity-based model for an accurate and robust coarse-to-fine registration. Some feature extraction methods required by the method are also presented. First, our method exploits both visual and depth information to compute the initial transformation parameters. We employ scale-invariant feature transformation for extracting, detecting, and matching 2-D visual features, and their associated depth values are used to perform coarse registration. Then, we use an image-based segmentation technique for detecting regions in the RGB images. Their associated 3-D centroid and the correspondent disparity values are used to refine the initial transformation parameters. Finally, the loop-closure detection and a global adjustment of the complete sequence data are used to recognize when the camera has returned to a previously visited location and minimize the registration errors. The effectiveness of the proposed method is demonstrated with the Kinect data set. The experimental results show that the proposed method can properly map the indoor environment with a relative and absolute accuracy value of around 3-5 cm, respectively.

A Global Closed-Form Refinement for Consistent TLS Data Registration

Existing global registration methods are prominently iterative. They require iterations and can be sensitive to point densities and noise. In contrast, closed-form solutions provide a more robust estimation model and do not involve iterations. In this letter, we present a global closed-form refinement for the terrestrial laser scanner (TLS) data registration problem. Our proposed method segments the task in three key steps. First, the method exploits a plane-based approach to compute the transformation parameters, resulting in the pairwise registration between point clouds. Second, we place all rotation parameters into a common coordinate system exploring one operation of the quaternions’ properties. Third, we constrain the refined rotation parameters to globally refine the translation. The effectiveness of the proposed method is demonstrated with a TLS data set. Experiments have demonstrated that the proposed method can properly create a consistent 3-D map of outdoor environments with accuracy at the decimeter level.

Determinação de áreas de abrangência de agência bancária pelo diagrama de Voronoi com obstáculos

Os diagramas de Voronoi permitem a subdivisao das regioes em um conjunto de areas de abrangencia, a fim de estabelecer relacoes de proximidades. Varios estudos foram realizados para a determinacao de areas de abrangencia com o uso dos diagramas de Voronoi. Entretanto, ainda e necessario aprofundar as investigacoes com o desenvolvimento de novas proposicoes, com vistas a determinacao de areas de abrangencia que se aproximem da realidade topografica das cidades. Para tal, e necessario que sejam considerados os obstaculos, ou seja, barreiras lineares e fechadas. De acordo com a literatura consultada, nao existem pesquisas que tenham avancado nesse sentido, o que enfatiza a sua importância, sendo este tema desenvolvido nessa pesquisa descrita no presente artigo. Assim, foi realizada a implementacao computacional dos diagramas de Voronoi ordinario e por potencia (power Voronoi) com a consideracao dos obstaculos, bem como realizadas analises espaciais a partir dos mesmos, estabelecendo-se relacoes de proximidade com os estabelecimentos dos bancos concorrentes. A partir dos resultados verificou-se que a inclusao das barreiras modificou sensivelmente as fronteiras dos diagramas de Voronoi e que, com o metodo proposto, evitam-se conclusoes incorretas pelos usuarios. Isso se explica pelo fato de que as areas de abrangencia determinadas com a consideracao das barreiras lineares e fechadas incorporam-se a realidade topografica das cidades.

Colour Hue and Texture Evaluation for 3D Symbolization of Indoor Environments Using RGB-D Data

In this work an evaluation procedure of the use of colour hue and texture for 3D symbolization of indoor environments using RGB-D data is presented. The main characteristics of the proposed method involve RGB-D cameras to collect colour and depth data and the evaluation of the visual variables colour hue and texture combined with visual aspects such as lighting and camera configuration for the symbolization of 3D indoor environments. High quality coloured point clouds of indoor environments are obtained with the Kinect sensor and then registered and processed in order to create 3D models. These sets of point clouds can be detected, recognized and classified under one of the three following main categories: ceiling, wall or floor. After classification is done, the resulting point clouds are properly treated as 3D triangular meshes in the MeshLab software. These meshes are then filtered to form complete surfaces which are then refined before being considered for visual variable application. We evaluated the...In this work an evaluation procedure of the use of colour hue and texture for 3D symbolization of indoor environments using RGB-D data is presented. The main characteristics of the proposed method involve RGB-D cameras to collect colour and depth data and the evaluation of the visual variables colour hue and texture combined with visual aspects such as lighting and camera configuration for the symbolization of 3D indoor environments. High quality coloured point clouds of indoor environments are obtained with the Kinect sensor and then registered and processed in order to create 3D models. These sets of point clouds can be detected, recognized and classified under one of the three following main categories: ceiling, wall or floor. After classification is done, the resulting point clouds are properly treated as 3D triangular meshes in the MeshLab software. These meshes are then filtered to form complete surfaces which are then refined before being considered for visual variable application. We evaluated the proposed method on several indoor environments to show that it efficiently combines the colour and depth data obtained from RGB-D cameras with different parameters defined for the visual variables colour hue and texture for 3D symbolization of indoor environments.

UM MÉTODO ADAPTATIVO PARA REGISTRO DE DADOS RGB-D

Neste trabalho e apresentado um metodo adaptativo para registro e mapeamento de ambientes internos com regioes de pouca textura usando dados derivados de câmeras RGB-D. Basicamente, quatro pontos principais envolvidos no desenvolvimento do metodo sao aqui discutidos: a calibracao dos sensores integrados no dispositivo Kinect; o registro dos pares de nuvens de pontos 3D adquiridas sucessivamente pelo sensor de imageamento; a inclusao de pesos no algoritmo ICP baseado em abordagem ponto-a-ponto; e o refinamento dos parâmetros de transformacao empregando uma analise de consistencia global. A calibracao dos sensores e feita usando o metodo de Zhang. O modelo de corpo rigido 3D e empregado para calcular os parâmetros de transformacao. Um metodo adaptativo e proposto para inclusao de pesos baseados na precisao teorica das medidas de profundidade. Um modelo linear capaz de refinar simultaneamente o conjunto de parâmetros de transformacao e proposto para a analise da consistencia global. Experimentos foram conduzidos para avaliar a eficiencia do metodo proposto e os resultados obtidos mostraram sua potencialidade.

AVALIAÇÃO AUTOMÁTICA DA ACURÁCIA RELATIVA DE DADOS LIDAR AEROTRANSPORTADO

Neste trabalho e proposto um metodo automatico para o controle da acuracia relativa de dados LiDAR (Light Detection and Ranging) aerotransportados usando superficies planas, linhas retas e pontos. Primeiramente, e realizada uma filtragem dos dados LiDAR, atraves do filtro morfologico progressivo e o filtro RANSAC (Random Sample Consensus). Em seguida, as superficies planas sao extraidas automaticamente sobre os telhados encontrados nas faixas adjacentes atraves do algoritmos crescimento de regiao. Posteriormente, as correspondencias entre as feicoes extraidas em cada faixa sao estabelecidas e os parâmetros de transformacao sao estimados atraves de uma variante do metodo ICP. Finalmente, para avaliar simultaneamente a acuracia plani-altimetrica dos dados LiDAR sao empregadas linhas retas extraidas a partir da intersecao de planos adjacentes. Para avaliar o metodo proposto foi conduzido um experimento com dados LiDAR obtidos numa regiao urbanizada recoberta por 2 faixas com densidade de 1 ponto/m². A avaliacao da acuracia relativa desses dados e realizada automaticamente e os resultados obtidos com o metodo proposto mostraram que a media das distâncias ponto-a-plano e de -0,0019 cm e a raiz quadrada do erro medio quadratico e de 6,04 cm.

MAPEAMENTO 3D DE AMBIENTES INTERNOS USANDO DADOS RGB-D

Neste trabalho e introduzido um fluxo de mapeamento 3D de ambientes internos usando dados RGB-D. O metodo explora a integracao de imagens RGB e valores de profundidade oriundos do dispositivo Kinect. Cinco etapas principais envolvidas no desenvolvimento do metodo proposto sao discutidas. A primeira etapa trata da deteccao de pontos no par de imagens RGB e o estabelecimento automatico das correspondencias. Na segunda etapa do metodo e proposto uma normalizacao das imagens RGB e IR para associar os pontos homologos encontrados no par de imagens RGB e seus correspondentes na imagem de profundidade. Na terceira etapa as coordenadas XYZ de cada ponto sao calculadas. Em seguida, sao calculados os parâmetros de transformacao entre os pares de nuvem de pontos 3D. Finalmente, e proposto um modelo linear para a analise da consistencia global. Para avaliar a eficiencia e potencialidade do metodo proposto foram realizados quatro experimentos em ambientes internos. Uma avaliacao da acuracia relativa da trajetoria do sensor mostrou erros no registro de pares de nuvens de pontos em torno de 3,0 cm.

UM MÉTODO AUTOMÁTICO PARA REGISTRO DE DADOS LASER SCANNING TERRESTRE USANDO SUPERFÍCIES PLANAS

Neste trabalho e apresentado um metodo automatico para registro de pares de nuvens de pontos derivados do sistema LASER scanning terrestre usando superficies planas. Primeiramente, as superficies planas sao detectadas atraves do algoritmo RANSAC e, posteriormente, ajustadas pelo metodo dos Minimos Quadrados Totais. Em seguida e proposto um algoritmo para estabelecimento automatico de correspondencias baseado em analises geometricas dos vetores normais aos planos. Finalmente, um modelo matematico baseado em abordagens plano-a-plano e empregado para determinar os parâmetros de transformacao. Um experimento foi realizado para avaliar a viabilidade e potencialidade do metodo proposto. Os resultados obtidos mostraram que esta abordagem e promissora e determina medidas com precisao na ordem do centimetro.

Semi-automatic modeling of buildings from digital surface models

Semi-automatic building detection and extraction is a topic of growing interest due to its potential application in such areas as cadastral information systems, cartographic revision, and GIS. One of the existing strategies for building extraction is to use a digital surface model (DSM) represented by a cloud of known points on a visible surface, and comprising features such as trees or buildings. Conventional surface modeling using stereo-matching techniques has its drawbacks, the most obvious being the effect of building height on perspective, shadows, and occlusions. The laser scanner, a recently developed technological tool, can collect accurate DSMs with high spatial frequency. This paper presents a methodology for semi-automatic modeling of buildings which combines a region-growing algorithm with line-detection methods applied over the DSM.