프로젝트 구축 방안 소개

“카메라에서 이미지를 캡처하기” 스텝을 추가합니다. 이 스텝은 카메라가 사진을 캡처하도록 트리거 한 후 컬러 맵과 뎁스 맵을 획득하는 데 사용됩니다.

“뎁스 맵을 포인트 클라우드로 전환하기” 스텝을 추가합니다. 이 스텝은 카메라에서 캡처한 뎁스 맵을 포인트 클라우드 데이터로 전환할 수 있습니다. 이 스텝을 “카메라에서 이미지를 캡처하기” 스텝 아래에 놓고 “카메라에서 이미지를 캡처하기” 스텝의 카메라 뎁스 맵 출력 포트를 “뎁스 맵을 포인트 클라우드로 전환하기” 스텝의 카메라 뎁스 맵 입력 포트에 연결합니다.

"포인트 클라우드의 법선 벡터를 계산하고 필터링하기" 스텝을 추가합니다. 이 스텝은 입력된 포인트 클라우드에서 각 포인트의 법선 벡터를 계산할 수 있어 원래 위치 정보만 있는 포인트 클라우드 데이터를 법선 벡터 정보가 있는 포인트 클라우드 데이터로 변환할 수 있습니다. 이 스텝을 “뎁스 맵을 포인트 클라우드로 전환하기” 스텝 아래에 놓고 “뎁스 맵을 포인트 클라우드로 전환하기” 스텝의 포인트 클라우드 출력 포트를 “포인트 클라우드의 법선 벡터를 계산하고 필터링하기” 스텝의 포인트 클라우드 입력 포트에 연결합니다.

"3D 근사 매칭" 스텝을 추가합니다. 이 스텝은 미리 만들어진 포인트 클라우드 모델을 입력한 법선 방향을 갖춘 포인트 클라우드와 대략적인 특징 매칭을 진행할 수 있습니다. 매칭 결과를 얻은 후 모델과 매칭된 위치에 따라 해당 기하학적 중심점 또는 물체의 픽 포인트가 생성됩니다. 이 스텝을 “포인트 클라우드의 법선 벡터를 계산하고 필터링하기” 스텝 아래에 놓고 “포인트 클라우드의 법선 벡터를 계산하고 필터링하기” 스텝의 법선 방향을 갖춘 포인트 클라우드의 출력 포트를 “3D 근사 매칭” 스텝의 법선 방향을 갖춘 포인트 클라우드의 입력 포트에 연결합니다.

“3D 상세 매칭” 스텝을 추가하면 “3D 근사 매칭”의 매칭 결과에 대해 보다 정확한 매칭 계산을 수행하고, 더 높은 정밀도로 매칭 결과를 얻고, 해당하는 고정밀도 기하학적 중심점 또는 픽 포인트를 생성할 수 있습니다. 이 스텝을 "3D 근사 매칭" 스텝 아래에 놓고 "포인트 클라우드의 법선 벡터를 계산하고 필터링하기" 스텝에서 법선 방향을 갖춘 포인트 클라우드의 출력 포트를 “3D 상세 매칭” 스텝의 법선 방향을 갖춘 포인트 클라우드의 입력 포트에 연결합니다. 그다음 "3D 근사 매칭" 스텝에서 초기 후보 포즈 출력 포트를 "3D 상세 매칭" 스텝의 초기 후보 포즈 입력 포트에 연결합니다.

“포즈 전환” 스텝을 추가합니다. 이 스텝은 입력한 카메라 좌표계의 포즈를 로봇 좌표계의 포즈로 변환할 수 있습니다. 이 스텝을 "3D 상세 매칭" 스텝 아래에 놓고 "3D 상세 매칭" 스텝의 픽 포인트 포즈 출력 포트를 "포즈 전환" 스텝의 원시 포즈 입력 포트에 연결합니다. 프로젝트를 실행할 때 이 스텝에서는 기본 파라미터를 사용할 수 있습니다.

"출력" 스텝을 추가합니다. 이 스텝은 입력한 데이터를 백그라운드 서비스에 보내고 백그라운드 서비스에서 후속 이 데이터를 사용하는 소프트웨어 및 하드웨어에 보냅니다. 이 스텝을 "포즈 전환" 스텝 아래에 놓고 "포즈 전환" 스텝의 변환된 포즈 출력 포트를 “출력” 스텝의 가장 왼쪽의 Abstract Poses 입력 포트에 연결합니다. 연결되면 포트 이름이 PoseList poses로 됩니다. 연결 전과 후의 비교는 아래 그림과 같습니다. 1은 연결 전이고 2는 연결 후입니다.