Registrace 3D modelu s daty z hloubkové kamery

Abstract

Tato práce se zaměřuje na úlohu 3D rozpoznání objektu a odhadu jeho transformace na základě dat získaných z hloubkové kamery. Konkrétně jde o mračna bodů, přičemž jedinou referencí pro dané objekty jsou jejich 3D modely. Cílem práce je vybrat vhodný algoritmus na základě provedené rešerše, implementovat řešení využívající tento algoritmus, ověřit jeho funkčnost a identifikovat jeho limity. Práce představuje snadno použitelnou a rozšiřitelnou knihovnu napsanou v C++, která je dostupná také prostřednictvím Pythonu. Tato knihovna využívá postup identifikovaný během rešerše, který řeší danou úlohu pomocí globálních deskriptorů. Nakonec je řešení ověřeno na umělých i reálných datech.This thesis deals with 3D object recognition and pose estimation based on depth camera data, specifically point clouds. The only references for potential objects considered are their corresponding 3D models. The goal is to identify an appropriate algorithm through a literature review, develop a solution implementing this algorithm, assess its functionality, and describe its limitations. The work proposes an easily usable extendable library written in C++ and usable within Python. This library incorporates a pipeline derived from the literature review that addresses the problem by utilizing global descriptors. Lastly, the solution is validated in experiments using artificial and real data.