H-009
SIFT特徴点を用いたPoint Cloudの位置合わせ手法に関する研究

◎山口裕大・黒木修隆・廣瀬哲也・沼　昌宏（神戸大）

本稿では，対象物体のスケールの違いに対応した3次元点群 (Point Cloud) の位置合わせ手法を提案する．現在のPoint Cloudの位置合わせには，SAC-IAとICPアルゴリズムを用いた手法が挙げられるが，対象物体のスケールマッチングをSAC-IAのみに依存しており，スケールが大きく異なる場合に位置合わせが局所解に陥るといった問題点がある．
　そこで，提案手法では，SAC-IAを用いる前にSIFT特徴点を用いてスケール変換を行うことで，スケールの大きな差異に対応する．提案手法を用いて評価実験を行ったところ，従来手法に対して処理時間が約6倍要する結果となったが，平均二乗誤差が約17分の1に減少した．