Dataset para la evaluación del registro de nubes de puntos parciales (2024)

Versión 1.0
Laserna Moratalla, Javier, 2024, "Dataset para la evaluación del registro de nubes de puntos parciales (2024)", https://doi.org/10.21950/WBMK7O, e-cienciaDatos, V1
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Descripción
Este dataset contiene nubes de puntos parciales derivadas de los modelos Bunny, Dragon, Armadillo y Buda, originalmente del reconocido Stanford 3D Scanning Repository. Se incluyen 15 vistas parciales para cada modelo, generadas mediante simulaciones de un sensor tipo ToF (Time-of-Flight) utilizando el software Blender y la extensión Blensor. Estas simulaciones permiten evaluar el rendimiento de algoritmos de registro al enfrentar nubes parciales y su correspondiente nube completa de referencia. Directorio raíz: dataset - Subdirectorio bunny: contiene 15 nubes de puntos parciales (scanX.pcd) del modelo Bunny, junto con una imagen asociada de cada escaneo parcial y la nube completa de referencia (source.pcd). - Subdirectorio dragon: contiene 15 nubes de puntos parciales (scanX.pcd) del modelo Dragon, junto con una imagen asociada de cada escaneo parcial y la nube completa de referencia (source.pcd). - Subdirectorio armadillo: contiene 15 nubes de puntos parciales (scanX.pcd) del modelo Armadillo, junto con una imagen asociada de cada escaneo parcial y la nube completa de referencia (source.pcd). - Subdirectorio buda: contiene 15 nubes de puntos parciales (scanX.pcd) del modelo Buda, junto con una imagen asociada de cada escaneo parcial y la nube completa de referencia (source.pcd). Cada carpeta incluye las nubes parciales y una imagen por cada escaneo parcial, facilitando la visualización de las capturas desde diferentes ángulos. Las nubes de puntos completas (source.pcd) sirven como referencia para el registro en cada subdirectorio. 5. Notas (2024)
Materia Ciencias de la información y computación
Palabra clave Registro de nubes de puntos, Visiones parciales, Sensores ToF, Algoritmos de registro, Stanford 3D Scanning Repository
Publicación relacionada Javier Laserna, Pablo San Segundo, David Álvarez. CliReg: Clique-based robust Point Cloud Registration. TechRxiv. January 26, 2024. doi: 10.36227/techrxiv.170629674.41961342/v1
Notas El proyecto ACOGES tiene como objetivo principal general el diseño, el desarrollo y la validación de robots de asistencia personal. Con este fin, uno de los objetivos específicos consiste en el Modelado del entorno y del usuario capaz de identificar los elementos diferenciadores. Específicamente, el dataset ha sido utilizado para desarrollar y evaluar un algoritmo exacto denominado CliReg, diseñado para registrar con precisión múltiples vistas parciales de nubes de puntos en comparación con una nube completa de referencia. El dataset complementa el preprint asociado al desarrollo del algoritmo CliReg, donde se detallan parámetros de simulación y experimentación. El preprint está disponible en: https://doi.org/10.36227/techrxiv.170629674.41961342/v1
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