TSDF能精确表示空间中某点到物体表面的距离。其值为正时代表该点在物体外部 。当TSDF值为负时意味着点处于物体内部 。TSDF值为0则表明点就在物体表面上 。在计算机图形学里TSDF用于重建物体形状 。通过对不同空间点的TSDF值计算可还原物体轮廓 。导航中TSDF可辅助规划路径 。 依据TSDF值能知晓周围环境障碍物分布...
TSDF(truncated signed distance function)是一种利用结构化点云数据并以参数表达表面的表面重建算法。核心是将点云数据映射到一个预先定义的三维立体空间中,并用截断符号距离函数表示真实场景表面附近的区域,建立表面模型[1]。 TSDF算法流程 先大致介绍下算法流程,再对照下面具体代码进行分析。 1.对于构造的立体中的每...
\text{tsdf}(x)=\text{max}[-1,\text{min(1,sdf(x)/t)]} 首先是要做一个除法操作,即\text{sdf}(x)/t,这就是截断(Truncated)的含义。 当\text {−t≤sdf(x)≤t}时,\text {tsdf ( x ) = sdf ( x ) / t ∈ [ − 1 , 1 ]} 当\text{sdf}(x) >t或者\text{sdf}(x)<-t时...
TSDF ,全称:truncated signed distance function,基于截断的带符号距离函数,是一种常见的在3D重建中计算隐势面的方法。著名的Kinfusion就是才用TSDF来构建空间体素的,通过求去每个体素的值,然后再使用之前提到的Marching Cube来提取表面的。 TSDF是在SDF进行改进的,是在SDF提出了截断距离,具体内容我们们在下面讲 ,很...
TSDF 算法简介 TSDF ,全称:truncated signed distance function,基于截断的带符号距离函数,是一种常见的在3D重建中计算隐势面的方法。著名的Kinfusion就是才用TSDF来构建空间体素的,通过求去每个体素的值,然后再使用之前提到的Marching Cube来提取表面的。 TSDF是在SDF进行改进的,是在SDF提出了截断距离,具体内容我们...
TSDF算法原理主要包括以下几点：基本概念：TSDF算法是三维重建中的关键概念，通过构建由无数三维体素组成的模型来实现重建。每个体素包含tsdf值和RGB颜色信息，对应物理空间中的一个立方体。体素构建与坐标系转换：首先对物体构建包围盒，并将包围盒划分为多个体素。通过体素坐标系和物理坐标系的转换，构建起...
tsdf算法原理 TSDF(Truncated Signed Distance Function,截断符号距离函数)是一种距离场算法,用于表示3D环境中相对于某个观察者(n)所观察到的障碍物的形状。通常,TSDF将3D环境中的点云数据表示为3D格网(voxel),每个格网的大小可以自由调整。在每个格网的中心位置,计算格网中心点到障碍物表面的距离,并把距离取模(...
用dist=depth_diff/trunc_marin去加权更新tsdf网格。 ps:tsdf网格是和2中划分的长方体一样的,每个顶点存放的是dist的加权和。(TSDF主要获得差值+权重) 4.找等值面 用marching cubes算法在tsdf网格中寻找dist加权和为0的等值面。就是物体表面。 更多《计算机视觉与图形学》知识,可关注下方公众号:...
TSDF的简单解释
建立TSDF 是一个高度需要并行化的过程。在 TaichiSLAM 中,我们读取 visual odometry 和 depth map,然后依据以下公式建立 TSDF,并进一步地迭代为 ESDF。 目前ESDF 的功能还有点小问题,TSDF 倒是可以使用了,效果如下图所示。 图中显示了 TSDF 的切面和 TSDF 接近零的 voxel,也就是物体表面。