포인트 클라우드 모양 감지기

조절 설명: 이 파라미터는 감지 과정에서 사용하는 알고리즘을 선택하는 데 사용되며 Method 1 및 Method 2 이 두 가지 알고리즘이 있습니다. (나중에 최적화될 예정이며 Method 1 알고리즘만 존재합니다.)

조절 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.

조절 설명: 이 파라미트는 포인트 클라우드 파동 오차의 허용 범위를 정의합니다. 단위는 밀리미터(mm)입니다.

조절 설명: 이 파라미트는 포인트 클라우드의 상호 연결성을 결정하는 간격의 최소값을 조절하는 데 사용됩니다. 단위는 밀리미터(mm)입니다. 값을 크게 조절하면 멀리 있는 포인트도 동일한 범주로 분류되고, 값을 작게 조절하면 가까운 포인트가 여전히 다른 범주로 분류됩니다.

조절 설명: 이 파라미터는 포인트의 개수와 밀도를 조절하는 데 사용됩니다. 단위는 밀리미터(mm)입니다. 파라미터를 크게 조절하면 포인트 클라우드가 밀접해지고 계산 정확도가 향상되지만 계산 시간이 길어지고, 파라미터가 작게 조절하면 포인트 클라우드가 희박해지며 계산 정확도가 떨어질 수 있지만 계산 시간이 절약됩니다.

조절 설명: 이 파라미터는 각 입력된 포인트 클라우드의 최종 출력된 결과 수를 조절하는 ​​데 사용됩니다.

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

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

조절 설명: 감지된 모양이 있는 포인트의 수량이 총 수에 대한 비율입니다. 이 파라미터 설정된 값보다 작은 모양의 포인트는 필터링됩니다.

조절 설명: 실제 포인트와 감지된 이론적 모델에 있는 해당 포인트 사이의 평균 거리 오류입니다. 단위는 밀리미터(mm)입니다. 값을 크게 조절하면 오류가 큰 포인트 클라우드는 필터링되지 않고, 값을 작게 조절하면 오류가 작은 포인트 클라우드라도 필터링됩니다.

조절 설명: 실제 포인트와 감지된 이론적 모델에 있는 해당 포인트 사이의 평균 각도 오류입니다. 단위는 °입니다. 값을 크게 조절하면 오류가 큰 포인트 클라우드는 필터링되지 않고, 값을 작게 조절하면 오류가 작은 포인트 클라우드라도 필터링됩니다.

조절 설명: 이 파라미터는 원기둥 반경의 최소값을 설정하는 데 사용됩니다. 단위는 밀리미터(mm)입니다. 반경이 이 값보다 작은 원기둥이 필터링될 것입니다.

조절 설명: 이 파라미터는 원기둥 반경의 최대값을 설정하는 데 사용됩니다. 단위는 밀리미터(mm)입니다. 반경이 이 값보다 큰 원기둥이 필터링될 것입니다.

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