SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

onr:"swepub:oai:DiVA.org:oru-53369"
 

Sökning: onr:"swepub:oai:DiVA.org:oru-53369" > From Feature Detect...

  • Canelhas, Daniel R.,1983-Örebro universitet,Institutionen för naturvetenskap och teknik,Centre for Applied Autonomous Sensor Systems ( AASS ) (författare)

From Feature Detection in Truncated Signed Distance Fields to Sparse Stable Scene Graphs

  • Artikel/kapitelEngelska2016

Förlag, utgivningsår, omfång ...

  • Piscataway, USA :Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE),2016
  • electronicrdacarrier

Nummerbeteckningar

  • LIBRIS-ID:oai:DiVA.org:oru-53369
  • https://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:oru:diva-53369URI
  • https://doi.org/10.1109/LRA.2016.2523555DOI

Kompletterande språkuppgifter

  • Språk:engelska
  • Sammanfattning på:engelska

Ingår i deldatabas

Klassifikation

  • Ämneskategori:ref swepub-contenttype
  • Ämneskategori:art swepub-publicationtype

Anmärkningar

  • With the increased availability of GPUs and multicore CPUs, volumetric map representations are an increasingly viable option for robotic applications. A particularly important representation is the truncated signed distance field (TSDF) that is at the core of recent advances in dense 3D mapping. However, there is relatively little literature exploring the characteristics of 3D feature detection in volumetric representations. In this paper we evaluate the performance of features extracted directly from a 3D TSDF representation. We compare the repeatability of Integral invariant features, specifically designed for volumetric images, to the 3D extensions of Harris and Shi & Tomasi corners. We also study the impact of different methods for obtaining gradients for their computation. We motivate our study with an example application for building sparse stable scene graphs, and present an efficient GPU-parallel algorithm to obtain the graphs, made possible by the combination of TSDF and 3D feature points. Our findings show that while the 3D extensions of 2D corner-detection perform as expected, integral invariants have shortcomings when applied to discrete TSDFs. We conclude with a discussion of the cause for these points of failure that sheds light on possible mitigation strategies.

Ämnesord och genrebeteckningar

Biuppslag (personer, institutioner, konferenser, titlar ...)

  • Stoyanov, Todor,1984-Örebro universitet,Institutionen för naturvetenskap och teknik,Centre for Applied Autonomous Sensor Systems ( AASS )(Swepub:oru)tsv (författare)
  • Lilienthal, Achim J.,1970-Örebro universitet,Institutionen för naturvetenskap och teknik,Centre for Applied Autonomous Sensor Systems ( AASS )(Swepub:oru)amll (författare)
  • Örebro universitetInstitutionen för naturvetenskap och teknik (creator_code:org_t)

Sammanhörande titlar

  • Ingår i:IEEE Robotics and Automation LettersPiscataway, USA : Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)1:2, s. 1148-11552377-3766

Internetlänk

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy