点云中类型无关二次曲面检测的最小化方法

本文提出一种无需分割、自动且高效的流程，用于在不可避免存在杂波与遮挡的点云中检测通用几何二次曲面形式。我们的日常世界由使用三维基元（如平面、圆锥、球体、圆柱等）设计的人造物体主导。这些物体亦普遍存在于工业环境中。这带来了通过基元抽象三维场景的可能性，从而将这些几何形式定位为感知与高层三维场景理解的组成部分。与最先进方法中为每类基元单独定制算法不同，我们提议将所有类型封装于单一鲁棒检测流程中。我们方法的核心是一个闭式三维二次曲面拟合，在原始与对偶空间中运作，且仅需低至4个带方向点。围绕该拟合，我们设计了一种新颖的局部零空间投票策略，将4点情形降为3点。投票与著名的RANSAC结合，使我们的算法比传统对应方法快数个数量级。这是首个能在困难场景中执行通用跨类型多目标基元检测的方法。在合成与真实数据集上的结果支持了我们方法的有效性。