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Object Detection in Point Clouds Using Conformal Geometric Algebra

机译：使用保形几何代数点云的对象检测

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This paper presents an approach for detecting primitive geometric objects in point clouds captured from 3D cameras. Primitive objects are objects that are well defined with parameters and mathematical relations, such as lines, spheres and ellipsoids. RANSAC, a robust parameter estimator that classifies and neglects outliers, is used for object detection. The primitives considered are modeled, filtered and fitted using the conformal model of geometric algebra. Methods for detecting planes, spheres and cylinders are suggested. Least squares fitting of spheres and planes to point data are done analytically with conformal geometric algebra, while a cylinder is fitted by defining a nonlinear cost function which is optimized using a nonlinear least squares solver. Furthermore, the suggested object detection scheme is combined with an octree sampling strategy that results in fast detection of multiple primitive objects in point clouds.
机译：本文介绍了一种方法，用于检测从3D摄像机捕获的点云中的原始几何对象。 原始对象是具有参数和数学关系良好的对象，例如线，球形和椭圆体。 Ransac是一个对异常值进行分类和忽略异常值的强大参数估计器，用于对象检测。 考虑的基元模拟，过滤并配合使用几何代数的共形模型。 提出了检测平面，球形和汽缸的方法。 球形和平面与点数据的最小二乘拟合是用保形几何代数进行分析完成的，而通过定义使用非线性最小二乘求解器优化的非线性成本函数来装配圆筒。 此外，建议的对象检测方案与Octree采样策略组合，导致点云中的多个基元对象的快速检测。

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