포인트 클라우드 모양 감지기

기능 설명

평면 혹은 원기둥 모양의 포인트 클라우드를 감지하고 출력합니다.파라미터에서 필요한 모양을 선택할 수 있습니다.

응용 시나리오

일반적으로 평면 혹은 원기둥 모양의 물체를 감지하는 데 사용됩니다.

원기둥 포인트 클라우드의 픽 포인트를 계산할 수요가 있으면 이 스텝 뒤에 원기둥의 픽 포인트를 계산하기 혹은 옵셋에 따라 포즈를 조정하기 스텝을 연결할 수 있습니다.

입력 및 출력

파라미터 설명

형태 유형 (Shape Type)

설명: 이 파라미터는 감지 대상의 모양 유형을 선택하는 데 사용되며 평면(plane), 원기둥(cylinder) 및 구체(sphere) 의 세 가지 옵션이 있습니다.

기본값: 평면 (plane)

권장값: 실제 상황에 따라 결정합니다.

감지 파라미터 (Detection Property)

감지 알고리즘 (detector)

설명: 이 파라미터는 ALGO1 및 ALGO2 이 두 가지 알고리즘을 포함하여 감지 프로세스에 사용되는 알고리즘을 선택하는 데 사용됩니다(나중에 최적화될 예정이며 ALGO1 알고리즘만 존재함).

기본값: ALGO1

권장값: ALGO1

법선 방향 편차 최대 역치 (normalDeviation)

설명: 이 파라미터는 실제 이미지에서 포인트의 법선 방향과 투영 후 이론적으로 해당하는 표준 모양의 포인트에 해당하는 법선 방향 사이의 각도 편차의 상한을 나타내며 단위는 °로 실제 이미지의 차이를 나타냅니다. 이는 법선 방향과 이론상 법선 방향 사이의 오차 범위의 상한선입니다.

기본값: 30.0000

권장값: 실제 상황에 따라 설정합니다.

포인트 클라우드 파동 오차 (epsilon)

설명: 이 파라미트는 포인트 클라우드 파동 오차의 허용 범위를 정의합니다.

기본값: 0.0050

권장값: [0.0030，0.0050]

클러스터링 최소 간격 (clusterEpsilon)

설명: 포인트 클라우드의 연결 판단을 조정하는 데 사용되는 최소 간격입니다. 값을 크게 조절하면 더 멀리 있는 포인트도 동일한 범주로 분류되고, 값을 작게 조절하면 더 가까운 지점이 여전히 다른 범주로 분류됩니다.

기본값: 0.0050

권장값: 실제 상황에 따라 설정합니다.

포인트 클라우드 양자화 해상도 (cloudResolution)

설명: 이 파라미터는 포인트의 수와 밀도를 컨트롤하는 ​​데 사용됩니다. 파라미터를 높이면 포인트 클라우드가 밀접해지고 계산 정확도가 향상되지만 계산 시간이 길어지고, 파라미터가 감소하면 포인트 클라우드가 희박해지며 계산 정확도가 떨어질 수 있지만 계산 시간이 절약됩니다.

기본값: 0.0050

권장값: 계산 효과와 시간의 길이를 동시에 확보해야 할 경우에는 “클러스터링 최소 간격 (clusterEpsilon)”을 2배 정도 취하는 것이 좋습니다.

결과 개수 (candidateTopNum) 출력

설명: 이 파라미터는 각 입력 포인트 클라우드의 최종 출력 결과 수를 컨트롤하는 ​​데 사용됩니다.

기본값: 1

권장값: 실제 상황에 따라 설정합니다.

포인트 클라우드 개수에 따른 정렬 여부 (sortBySize)

설명: 이 파라미터는 포인트 클라우드의 수에 따라 정렬할지를 결정하는 데 사용됩니다.

기본값: True

권장값: 실제 상황에 따라 설정합니다.

감지 성공률 (successProbability)

설명: 이 파라미터는 해당 모양을 감지하기에 충분한 성공률이 있는지 확인하기 위해 감지 성공률의 크기를 조정하는 데 사용됩니다.

기본값: 0.9900

권장값: 실제 상황에 따라 설정합니다.

후보 포인트 필터 (Candidates Filter)

최소 커버 비율 (minCoverageRatio)

설명: 감지된 모양이 있는 포인트의 수량이 총 수에 대한 비율입니다. 이 파라미터 설정보다 값이 작은 모양의 포인트는 필터링됩니다.

기본값: 0.1000

권장값: 실제 상황에 따라 설정합니다.

최소 평균 거리 오차(minMeanDistError)

설명: 실제 포인트와 이론상의 형상 모델에서 감지된 해당 포인트 사이의 평균 거리 오차(단위는 m). 값을 크게 조절하면 오류가 더 큰 포인트 클라우드는 필터링 되지 않고 값을 작게 조절하면 오류가 작은 포인트 클라우드는 여전히 필터링 됩니다.

기본값: 0.0100

권장값: 실제 상황에 따라 설정합니다.

최소 평균 각도 편차 (minMeanAmgleError)

설명: 실제 포인트와 이론적 형상 모델에서 감지된 해당 포인트 사이의 평균 각도 오차(단위는 °)입니다. 값을 크게 조절하면 오류가 더 큰 포인트 클라우드는 필터링되지 않고 값을 작게 조절하면 오류가 작은 포인트 클라우드는 여전히 필터링됩니다.

기본값: 45.0000

권장값: 실제 상황에 따라 설정합니다.

원기둥 파라미터 (Cylinder Property)

원기둥 최소 반경 (minRadius)

설명: 이 파라미터는 원기둥 반경의 최소값(단위는m)을 설정하는 데 사용되며 반경이 이 값보다 작은 원기둥은 필터링됩니다.

기본값: 0.0100

권장값: 실제 상황에 따라 설정합니다.

원기둥 최대 반경 (MaxRadius)

설명: 이 파라미터는 원기둥 반경의 최대값(단위는 m)을 설정하는 데 사용됩니다. 반경이 이 값보다 큰 원기둥은 필터링됩니다.

기본값: 0.1000

권장값: 실제 상황에 따라 설정합니다.

원기둥 모양 파라미터 최적화 여부 (ifOptimizeCylinderCoefficients)

설명: 이 파라미터는 원기둥 모양의 파라미터(중심점 및 축)의 최적화 여부를 결정합니다.

기본값: False

권장값: True