3D点云中的平面检测是关键的预处理步骤,例如点云分割,语义映射和SLAM。与许多最近仅适用于有组织点云的平面检测方法相比,我们的工作针对的是无法进行二维参数化的无组织点云。我们比较了三种有效检测点云平面的方法。一种是本文提出的一种新方法,它通过从一组具有正常法线的点中抽样来产生平面假设。我们将此方法命名为Oriented Point Sampling(OPS)tocontrast,采用更传统的技术,需要对三个取向点进行采样以生成平面假设。我们还实现了基于三个非定向点的局部采样的高效平面检测方法,并将其与OPS和基于文本的3D-KHT算法进行比较,以检测来自SUN RGB-Ddataset的10,000点云的平面。
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