Structure-preserving Planar Simplification for Indoor Environments

要約

この論文では、シミュレーション環境と現実世界の両方の環境において、屋内シーンの点群を構造を保持しながら平面的に単純化するための新しいアプローチを紹介します。
最初に、シーン点群はノイズ低減やマンハッタン ワールドの位置合わせなどの前処理ステップを受け、後続の分析における堅牢性と一貫性が確保されます。
キャプチャした各シーンを、構造化されたシーン (壁、天井、床) と非構造化されたシーン (屋内の物体) に分割します。
RANSAC アルゴリズムを活用して、入力点群からプリミティブ平面を抽出し、構造化されたシーンのセグメンテーションと単純化を促進します。
次に、最も適合する壁メッシュがプリミティブから生成され、続いて、メッシュ レイアウトを保存する頂点変換アルゴリズムを使用して隣接するメッシュがマージされます。
天井と床を正確に表現するために、壁の法線に対して天井と床のメッシュをクリップするメッシュ クリッピング アルゴリズムを採用しています。
屋内シーンの場合、表面再構成技術を適用して忠実度を高めます。
このペーパーでは、提案されたシーン単純化方法論の複雑なステップに焦点を当て、多層階や傾斜した壁や天井などの複雑なシナリオに対処します。
また、一般的な表面再構成、形状近似、フロアプラン生成アプローチとの定性的および定量的なパフォーマンス比較も行います。

要約(オリジナル)

This paper presents a novel approach for structure-preserving planar simplification of indoor scene point clouds for both simulated and real-world environments. Initially, the scene point cloud undergoes preprocessing steps, including noise reduction and Manhattan world alignment, to ensure robustness and coherence in subsequent analyses. We segment each captured scene into structured (walls-ceiling-floor) and non-structured (indoor objects) scenes. Leveraging a RANSAC algorithm, we extract primitive planes from the input point cloud, facilitating the segmentation and simplification of the structured scene. The best-fitting wall meshes are then generated from the primitives, followed by adjacent mesh merging with the vertex-translation algorithm which preserves the mesh layout. To accurately represent ceilings and floors, we employ the mesh clipping algorithm which clips the ceiling and floor meshes with respect to wall normals. In the case of indoor scenes, we apply a surface reconstruction technique to enhance the fidelity. This paper focuses on the intricate steps of the proposed scene simplification methodology, addressing complex scenarios such as multi-story and slanted walls and ceilings. We also conduct qualitative and quantitative performance comparisons against popular surface reconstruction, shape approximation, and floorplan generation approaches.

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