JP2020035448A - 3次元シーンマップの生成方法、生成装置、機器および記憶媒体 - Google Patents
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Abstract
Description
図1は、本発明の実施例1に係る3次元シーンマップの生成方法を説明するフローチャートである。本実施例は、3次元シーンマップの生成に適用できる。3次元シーンマップの生成方法は、3次元シーンマップの生成装置によって実行可能である。コンピュータデバイスに構成される3次元シーンマップの生成装置は、ソフトウェアおよび/またはハードウェアの形態で実現可能である。図1に示されるように、3次元シーンマップの生成方法は、具体的には以下のステップを含む。
図2は、本発明の実施例2に係る3次元シーンマップの生成方法を説明するフローチャートである。本実施例は、上記の実施例1に基づいて具現化される。本実施例において、少なくとも2フレームの点群データをデータレジストレーションするステップは、各フレームの点群データに含まれる障害物を識別し、各障害物にそれぞれ対応する語意情報を取得するステップと、各障害物にそれぞれ対応する語意情報に基づいて、識別された障害物を静的障害物と動的障害物とに区分するステップと、隣接する2フレームの点群データに含まれる静的障害物をペアリングし、ペアリング結果に基づいて、隣接する2フレームの点群データを初期レジストレーションするステップと、点群グローバルレジストレーション技術によって、初期レジストレーションされた少なくとも2フレームの点群データに対してプレシジョンレジストレーション(precision registration)を行うステップを含む。
図3は、本発明の実施例3に係る3次元シーンマップの生成方法を説明するフローチャートである。本実施例は、上記の実施例に基づいて具現化される。本実施例において、各フレームの点群データのうち、動的障害物に対応する第1類の点群データを削除するステップは、動的障害物の各フレームの点群データにおける位置に基づいて、動的障害物に対応する理想的な運動軌跡を特定するステップと、動的障害物の理想的な運動軌跡に基づいて、各フレームの点群データにおける動的障害物に対応する点群データを補正するステップと、各フレームの点群データのうち、動的障害物に対応する点群データを削除するステップとを含む。
図4は、本発明の実施例4に係る3次元シーンマップの生成方法を説明するフローチャートである。本実施例は、上記の実施例に基づいて具現化される。本実施例において、オリジナルシーンマップにおいて、少なくとも1つの規則的物体に対応する第2類の点群データを、規則的物体にマッチングする幾何モデルのモデルデータに置換して3次元シーンマップを取得するステップは、オリジナルシーンマップにおいて、形状属性を設定した点群データを分類対象点群データとして取得するステップと、各分類対象点群データの形状属性および各分類対象点群データのオリジナルシーンマップにおける位置に基づいて、少なくとも1つの規則的物体に対応する第2類の点群データを取得するステップと、規則的物体に対応する第2類の点群データの形状属性に基づいて、形状属性にマッチングする置換ルールによって、オリジナルシーンマップにおける第2類の点群データを、規則的物体にマッチングする幾何モデルのモデルデータに置換するステップとを含む。
図5は、本発明の実施例5における3次元シーンマップの生成装置の構造図である。図5に示されるように、コンピュータデバイスで構成される3次元シーンマップの生成装置は、基本道路情報採集機器によって採集された少なくとも2フレームの点群データを取得し、少なくとも2フレームの点群データをデータレジストレーションする点群データ取得モジュール501と、各フレームの点群データのうち、動的障害物に対応する第1類の点群データを削除し、各フレームの点群データをデータフュージョンしてオリジナルシーンマップを生成するオリジナルマップ生成モジュール502と、オリジナルシーンマップにおいて、少なくとも1つの規則的物体に対応する第2類の点群データを、規則的物体にマッチングする幾何モデルのモデルデータに置換して3次元シーンマップを取得する3次元マップ生成モジュール503とを備える。
図6は、本発明の実施例6における機器の構造図である。図6には、本発明の実施例の実現に適する機器612の例示的なブロック図が示されている。図6に示されている機器612は、一例に過ぎず、本発明の実施例の機能および使用範囲を制限すべきではない。
本発明の実施例7は、コンピュータプログラムが記憶されているコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供する。コンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、コンピュータプログラムがプロセッサによって実行される場合に、本発明の実施例1,2,3,4における3次元シーンマップの生成方法が実現される。3次元シーンマップの生成方法は、具体的には、基本道路情報採集機器によって採集された少なくとも2フレームの点群データを取得し、少なくとも2フレームの点群データをデータレジストレーションするステップと、各フレームの点群データのうち、動的障害物に対応する第1類の点群データを削除し、各フレームの点群データをデータフュージョンしてオリジナルシーンマップを取得するステップと、オリジナルシーンマップにおいて、少なくとも1つの規則的物体に対応する第2類の点群データを、規則的物体にマッチングする幾何モデルのモデルデータに置換して3次元シーンマップを取得するステップとを含む。
Claims (12)
- 3次元シーンマップの生成方法において、
基本道路情報採集機器によって採集された少なくとも2フレームの点群データを取得し、少なくとも2フレームの該点群データをデータレジストレーションするステップと、
各フレームの前記点群データのうち、動的障害物に対応する第1類の点群データを削除し、各フレームの前記点群データをデータフュージョンしてオリジナルシーンマップを取得するステップと、
前記オリジナルシーンマップにおいて、少なくとも1つの規則的物体に対応する第2類の点群データを、前記規則的物体にマッチングする幾何モデルのモデルデータに置換して、前記3次元シーンマップを取得するステップとを含む3次元シーンマップの生成方法。 - 少なくとも2フレームの前記点群データをデータレジストレーションするステップは、
各フレームの前記点群データに含まれる障害物を識別し、各該障害物にそれぞれ対応する語意情報を取得するステップと、
各前記障害物にそれぞれ対応する前記語意情報に基づいて、識別された前記障害物を静的障害物と前記動的障害物とに区分するステップと、
隣接する2フレームの前記点群データに含まれる前記静的障害物をペアリングし、ペアリング結果に基づいて、隣接する2フレームの前記点群データを初期レジストレーションするステップと、
点群グローバルレジストレーション技術によって、初期レジストレーションされた少なくとも2フレームの前記点群データをプレシジョンレジストレーションするステップとを含む請求項1に記載の3次元シーンマップの生成方法。 - 各フレームの前記点群データのうち、前記動的障害物に対応する前記第1類の点群データを削除するステップは、
前記動的障害物の各フレームの前記点群データにおける位置に基づいて、前記動的障害物に対応する理想的な運動軌跡を決定するステップと、
前記動的障害物の前記理想的な運動軌跡に基づいて、各フレームの前記点群データのうち前記動的障害物に対応する前記点群データを補正するステップと、
各フレームの前記点群データのうち、前記動的障害物に対応する前記点群データを削除するステップとを含む請求項2に記載の3次元シーンマップの生成方法。 - 各フレームの前記点群データのうち、前記動的障害物に対応する前記第1類の点群データを削除するステップの後に、
点群グローバルレジストレーション技術によって、各フレームの前記点群データを再度レジストレーションするステップをさらに含む請求項2または請求項3に記載の3次元シーンマップの生成方法。 - 前記オリジナルシーンマップにおいて、少なくとも1つの前記規則的物体に対応する前記第2類の点群データを、前記規則的物体にマッチングする前記幾何モデルのモデルデータに置換して、前記3次元シーンマップを取得するステップは、
前記オリジナルシーンマップにおいて、形状属性を設定した前記点群データを分類対象点群データとして取得するステップと、
各前記分類対象点群データの前記形状属性および各前記分類対象点群データの前記オリジナルシーンマップにおける位置に基づいて、少なくとも1つの前記規則的物体に対応する前記第2類の点群データを取得するステップと、
前記規則的物体に対応する前記第2類の点群データの前記形状属性に基づいて、前記形状属性にマッチングする置換ルールによって、前記オリジナルシーンマップにおける前記第2類の点群データを、前記規則的物体にマッチングする前記幾何モデルのモデルデータに置換するステップとを含む請求項1から請求項3のいずれかに記載の3次元シーンマップの生成方法。 - 各前記分類対象点群データの前記形状属性および各前記分類対象点群データの前記オリジナルシーンマップにおける位置に基づいて、少なくとも1つの前記規則的物体に対応する前記第2類の点群データを取得するステップの後に、
同一の前記規則的物体に対応する第2類の形状データおよび前記規則的物体の属性情報に基づいて、前記規則的物体に対応する前記第2類の形状データの補充および/または補正を行うステップをさらに含む請求項5に記載の3次元シーンマップの生成方法。 - 前記形状属性は、平面属性および/または円柱属性を含む請求項5に記載の3次元シーンマップの生成方法。
- 前記規則的物体に対応する前記第2類の点群データの前記形状属性に基づいて、前記形状属性にマッチングする置換ルールによって、前記第2類の点群データを、前記規則的物体にマッチングする前記幾何モデルのモデルデータに置換するステップは、
目標規則的物体に対応する前記第2類の点群データの前記形状属性が平面属性であると決定された場合、ボクセルフュージョン技術によって、前記目標規則的物体に対応する前記第2類の点群データを、厚さを設定した薄い平面に対応するモデルデータに置換するステップ、および/または、
前記目標規則的物体に対応する前記第2類の点群データの前記形状属性が円柱属性であると決定された場合、前記目標規則的物体に対する円柱パラメータ予測値に基づいて、該円柱パラメータ予測値にマッチングする円柱モデルを取得し、前記目標規則的物体に対応する前記第2類の点群データを、前記円柱モデルに対応するモデルデータに置換するステップを含む請求項7に記載の3次元シーンマップの生成方法。 - 前記幾何モデルのモデルデータは、3次元パッチ形態のデータである請求項8に記載の3次元シーンマップの生成方法。
- 3次元シーンマップの生成装置において、
基本道路情報採集機器によって採集された少なくとも2フレームの点群データを取得し、少なくとも2フレームの該点群データをデータレジストレーションする点群データ取得モジュールと、
各フレームの前記点群データのうち、動的障害物に対応する第1類の点群データを削除し、各フレームの前記点群データをデータフュージョンしてオリジナルシーンマップを生成するオリジナルマップ生成モジュールと、
前記オリジナルシーンマップにおいて、少なくとも1つの規則的物体に対応する第2類の点群データを、前記規則的物体にマッチングする幾何モデルのモデルデータに置換して、前記3次元シーンマップを取得する3次元マップ生成モジュールとを備える3次元シーンマップの生成装置。 - 機器であって、
少なくとも1つのプロセッサと、
少なくとも1つのプログラムが記憶されている記憶装置とを備え、
少なくとも1つの前記プログラムが少なくとも1つの前記プロセッサによって実行される場合に、少なくとも1つの該プロセッサが、請求項1から請求項9のいずれかに記載の3次元シーンマップの生成方法を実現する機器。 - コンピュータプログラムが記憶されているコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、
前記コンピュータプログラムがプロセッサによって実行される場合に、請求項1から請求項9のいずれかに記載の3次元シーンマップの生成方法が実現されるコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
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---|---|---|---|
JP2019157031A Active JP6866441B2 (ja) | 2018-08-30 | 2019-08-29 | 3次元シーンマップの生成方法、生成装置、機器および記憶媒体 |
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Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113837981A (zh) * | 2021-11-23 | 2021-12-24 | 中国电子科技集团公司第二十八研究所 | 一种多端设备获取三维点云的自动化融合方法 |
WO2022059051A1 (ja) * | 2020-09-15 | 2022-03-24 | 日本電信電話株式会社 | 3d点群の座標を変換する装置、方法及びプログラム |
JPWO2022244172A1 (ja) * | 2021-05-20 | 2022-11-24 |
Families Citing this family (41)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US11520331B2 (en) * | 2018-12-28 | 2022-12-06 | Intel Corporation | Methods and apparatus to update autonomous vehicle perspectives |
CN110009718B (zh) * | 2019-03-07 | 2021-09-24 | 深兰科技(上海)有限公司 | 一种三维高精度地图生成方法及装置 |
CN109993780B (zh) * | 2019-03-07 | 2021-09-24 | 深兰科技(上海)有限公司 | 一种三维高精度地图生成方法及装置 |
CN111666797B (zh) * | 2019-03-08 | 2023-08-08 | 深圳市速腾聚创科技有限公司 | 车辆定位方法、装置和计算机设备 |
CN111694903B (zh) * | 2019-03-11 | 2023-09-12 | 北京地平线机器人技术研发有限公司 | 地图构建方法、装置、设备以及可读存储介质 |
JP7393128B2 (ja) * | 2019-03-20 | 2023-12-06 | フォルシアクラリオン・エレクトロニクス株式会社 | 車載処理装置、移動支援システム |
JP7262064B2 (ja) * | 2019-03-26 | 2023-04-21 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 測距撮像システム、測距撮像方法、及びプログラム |
CN109919989B (zh) * | 2019-03-27 | 2023-11-14 | 广东工业大学 | 一种雷达电力巡检的点云数据配准方法、装置及设备 |
CN110189366B (zh) * | 2019-04-17 | 2021-07-06 | 北京迈格威科技有限公司 | 一种激光粗配准方法、装置、移动终端及存储介质 |
CN110335300A (zh) * | 2019-05-14 | 2019-10-15 | 广东康云科技有限公司 | 基于视频融合的场景动态模拟方法、系统及存储介质 |
CN110264502B (zh) * | 2019-05-17 | 2021-05-18 | 华为技术有限公司 | 点云配准方法和装置 |
CN112622923B (zh) * | 2019-09-24 | 2022-07-05 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用于控制车辆的方法和装置 |
KR102238522B1 (ko) * | 2019-09-27 | 2021-04-09 | 주식회사 서울로보틱스 | 3차원 공간에 대응되는 맵을 생성하는 차량 및 방법 |
US11867789B2 (en) * | 2020-01-07 | 2024-01-09 | Metawave Corporation | Optimized proximity clustering in a vehicle radar for object identification |
CN111402414B (zh) * | 2020-03-10 | 2024-05-24 | 北京京东叁佰陆拾度电子商务有限公司 | 一种点云地图构建方法、装置、设备和存储介质 |
CN113551678B (zh) * | 2020-04-09 | 2024-07-30 | 浙江菜鸟供应链管理有限公司 | 构建地图的方法、构建高精度地图的方法及移动设备 |
CN111539361B (zh) * | 2020-04-28 | 2023-09-05 | 北京小马慧行科技有限公司 | 噪点的识别方法、装置、存储介质、处理器和运载工具 |
CN111553353B (zh) * | 2020-05-11 | 2023-11-07 | 北京小马慧行科技有限公司 | 3d点云的处理方法、装置、存储介质与处理器 |
CN111597287B (zh) * | 2020-05-15 | 2023-09-29 | 阿波罗智能技术(北京)有限公司 | 地图生成方法、装置及设备 |
CN111551947A (zh) * | 2020-05-28 | 2020-08-18 | 东软睿驰汽车技术(沈阳)有限公司 | 激光点云定位方法、装置、设备及系统 |
CN111815687B (zh) * | 2020-06-19 | 2024-09-03 | 浙江大华技术股份有限公司 | 点云匹配方法、定位方法、设备及存储介质 |
CN111915730B (zh) * | 2020-07-20 | 2023-05-19 | 北京建筑大学 | 一种顾及语义从点云自动生成室内三维模型的方法及系统 |
WO2022016311A1 (zh) * | 2020-07-20 | 2022-01-27 | 深圳元戎启行科技有限公司 | 基于点云的三维重建方法、装置和计算机设备 |
CN112102375B (zh) * | 2020-07-22 | 2024-04-12 | 广州视源电子科技股份有限公司 | 一种点云配准可靠性检测的方法、装置、移动智慧设备 |
CN114067555B (zh) * | 2020-08-05 | 2023-02-17 | 北京万集科技股份有限公司 | 多基站数据的配准方法、装置、服务器和可读存储介质 |
CN112330702A (zh) * | 2020-11-02 | 2021-02-05 | 蘑菇车联信息科技有限公司 | 点云补全方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN112484738B (zh) * | 2020-11-24 | 2023-04-28 | 深圳市优必选科技股份有限公司 | 机器人建图方法、装置、计算机可读存储介质及机器人 |
CN114598692B (zh) * | 2020-12-01 | 2023-03-17 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 点云文件传输方法、应用方法、装置、设备及存储介质 |
CN112869969B (zh) * | 2021-01-14 | 2023-01-17 | 安徽金百合医疗器械有限公司 | 一种用于电动轮椅的全方位通行策略生成系统和方法 |
CN112964263B (zh) * | 2021-02-01 | 2022-11-01 | 杭州荷尖科技合伙企业(有限合伙) | 自动建图方法、装置、移动机器人及可读存储介质 |
CN113074748B (zh) * | 2021-03-29 | 2022-08-26 | 北京三快在线科技有限公司 | 一种无人驾驶设备的路径规划方法及装置 |
CN113189610B (zh) * | 2021-04-28 | 2024-06-14 | 中国科学技术大学 | 地图增强的自动驾驶多目标追踪方法和相关设备 |
CN113192197B (zh) * | 2021-05-24 | 2024-04-05 | 北京京东乾石科技有限公司 | 一种全局点云地图的构建方法、装置、设备及存储介质 |
CN113689496B (zh) * | 2021-08-06 | 2023-07-18 | 西南科技大学 | 一种基于vr的核辐射环境场景构建与人机交互方法 |
CN114646936A (zh) * | 2022-03-30 | 2022-06-21 | 北京洛必德科技有限公司 | 一种点云地图构建方法、装置以及电子设备 |
CN114758163B (zh) * | 2022-06-15 | 2022-09-16 | 福勤智能科技(昆山)有限公司 | 一种叉车移动控制方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN115423968B (zh) * | 2022-07-21 | 2023-05-09 | 北京洛斯达科技发展有限公司 | 基于点云数据和实景三维模型的输电通道优化方法 |
CN116824068B (zh) * | 2023-08-30 | 2024-01-09 | 深圳大学 | 面向复杂动态场景中点云流的实时重建方法、装置及设备 |
CN117148837B (zh) * | 2023-08-31 | 2024-08-23 | 上海木蚁机器人科技有限公司 | 动态障碍物的确定方法、装置、设备和介质 |
CN117456130B (zh) * | 2023-12-22 | 2024-03-01 | 山东街景智能制造科技股份有限公司 | 一种场景模型构建方法 |
CN117612070B (zh) * | 2024-01-19 | 2024-05-03 | 福思(杭州)智能科技有限公司 | 静态真值数据的校正方法和装置、存储介质 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2007069721A1 (ja) * | 2005-12-16 | 2007-06-21 | Ihi Corporation | 三次元形状データの記憶・表示方法と装置および三次元形状の計測方法と装置 |
WO2008099915A1 (ja) * | 2007-02-16 | 2008-08-21 | Mitsubishi Electric Corporation | 道路地物計測装置、地物識別装置、道路地物計測方法、道路地物計測プログラム、計測装置、計測方法、計測プログラム、計測位置データ、計測端末装置、計測サーバ装置、作図装置、作図方法、作図プログラムおよび作図データ |
US20180003511A1 (en) * | 2016-07-01 | 2018-01-04 | Uber Technologies, Inc. | Autonomous vehicle localization using submaps |
WO2018060313A1 (en) * | 2016-09-28 | 2018-04-05 | Tomtom Global Content B.V. | Methods and systems for generating and using localisation reference data |
WO2018104563A2 (en) * | 2016-12-09 | 2018-06-14 | Tomtom Global Content B.V. | Method and system for video-based positioning and mapping |
Family Cites Families (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8668136B2 (en) * | 2012-03-01 | 2014-03-11 | Trimble Navigation Limited | Method and system for RFID-assisted imaging |
HUP1300328A3 (en) * | 2013-05-23 | 2017-03-28 | Mta Szamitastechnika Es Automatizalasi Ki | Method and system for integrated three dimensional modelling |
CN104573191A (zh) * | 2014-12-18 | 2015-04-29 | 西安工业大学 | 一种战时损伤武器装备零件快速再制造造型方法 |
CN104658039B (zh) * | 2015-02-12 | 2018-01-30 | 南京市测绘勘察研究院股份有限公司 | 一种城市数字地图三维建模制作方法 |
WO2016138567A1 (en) * | 2015-03-05 | 2016-09-09 | Commonwealth Scientific And Industrial Research Organisation | Structure modelling |
CN105260988B (zh) * | 2015-09-09 | 2019-04-05 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 一种高精地图数据的处理方法和装置 |
CN105702151B (zh) * | 2016-03-31 | 2019-06-11 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 一种室内地图构建方法及装置 |
CN106097444B (zh) * | 2016-05-30 | 2017-04-12 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 高精地图生成方法和装置 |
CN108345822B (zh) * | 2017-01-22 | 2022-02-01 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种点云数据处理方法及装置 |
US10527711B2 (en) * | 2017-07-10 | 2020-01-07 | Aurora Flight Sciences Corporation | Laser speckle system and method for an aircraft |
US20190073827A1 (en) * | 2017-09-06 | 2019-03-07 | Josen Premium LLC | Method and System for Converting 3-D Scan Displays with Optional Telemetrics, Temporal and Component Data into an Augmented or Virtual Reality BIM |
CN108152831B (zh) * | 2017-12-06 | 2020-02-07 | 中国农业大学 | 一种激光雷达障碍物识别方法及系统 |
CN108460791A (zh) * | 2017-12-29 | 2018-08-28 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 用于处理点云数据的方法和装置 |
CN108320329B (zh) * | 2018-02-02 | 2020-10-09 | 维坤智能科技(上海)有限公司 | 一种基于3d激光的3d地图创建方法 |
-
2018
- 2018-08-30 CN CN201811003349.5A patent/CN109285220B/zh active Active
-
2019
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- 2019-08-29 JP JP2019157031A patent/JP6866441B2/ja active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2007069721A1 (ja) * | 2005-12-16 | 2007-06-21 | Ihi Corporation | 三次元形状データの記憶・表示方法と装置および三次元形状の計測方法と装置 |
WO2008099915A1 (ja) * | 2007-02-16 | 2008-08-21 | Mitsubishi Electric Corporation | 道路地物計測装置、地物識別装置、道路地物計測方法、道路地物計測プログラム、計測装置、計測方法、計測プログラム、計測位置データ、計測端末装置、計測サーバ装置、作図装置、作図方法、作図プログラムおよび作図データ |
US20180003511A1 (en) * | 2016-07-01 | 2018-01-04 | Uber Technologies, Inc. | Autonomous vehicle localization using submaps |
WO2018060313A1 (en) * | 2016-09-28 | 2018-04-05 | Tomtom Global Content B.V. | Methods and systems for generating and using localisation reference data |
WO2018104563A2 (en) * | 2016-12-09 | 2018-06-14 | Tomtom Global Content B.V. | Method and system for video-based positioning and mapping |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
ANDREA ROMANONI ET AL: ""Mesh-based 3D Textured Urban Mapping"", 2017 IEEE/RSJ INTERNATIONAL CONFERENCE ON INTELLIGENT ROBOTS AND SYSTEMS (IROS), JPN6020035713, 24 September 2017 (2017-09-24), US, pages 3460 - 3466, XP033266337, ISSN: 0004350243, DOI: 10.1109/IROS.2017.8206186 * |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2022059051A1 (ja) * | 2020-09-15 | 2022-03-24 | 日本電信電話株式会社 | 3d点群の座標を変換する装置、方法及びプログラム |
JPWO2022244172A1 (ja) * | 2021-05-20 | 2022-11-24 | ||
WO2022244172A1 (ja) * | 2021-05-20 | 2022-11-24 | 三菱電機株式会社 | 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、及び情報処理プログラム |
JP7330420B2 (ja) | 2021-05-20 | 2023-08-21 | 三菱電機株式会社 | 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、及び情報処理プログラム |
CN113837981A (zh) * | 2021-11-23 | 2021-12-24 | 中国电子科技集团公司第二十八研究所 | 一种多端设备获取三维点云的自动化融合方法 |
CN113837981B (zh) * | 2021-11-23 | 2022-03-08 | 中国电子科技集团公司第二十八研究所 | 一种多端设备获取三维点云的自动化融合方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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