私は、中央に配置された単一の回転キネクトを使用して、部屋の 360 度 3D ビューを構築する研究プロジェクトに取り組んでいます。
私の現在のアプローチは、反復近接点アルゴリズムを使用して、2 ～ 5 度の回転ごとに kinect によって取得された 3D 点群を取得することです。
kinect の回転に合わせてリアルタイムでビューを構築する必要があることに注意してください。そのため、kinect を少し回転させた後に点群をキャプチャする必要があります。
ただし、ICP アルゴリズムは計算コストが高くなります。
上記の問題に対するより良い解決策を探しています。この方向のヘルプ/ポインタをいただければ幸いです。
機械学習とコンピューター ビジョンが交差することについて、あなたがどれだけ精通しているかはわかりません。しかし最近、機械学習の進歩により、はるかに困難な問題が解決されました。それは、構造化されていない画像のコレクションから広い領域の 3D モデルを生成することです。たとえば、この「1 日でローマを建設する」の例:このビデオをご覧ください。
このビデオで、この計算を効率的に行うための機械学習技術を確認してみてください。
Noah Snavely の博士論文をフォローアップし、彼が使用したアルゴリズムや、このシステムを構築するために組み込まれたその他の作業を確認することをお勧めします。1 つの回転点から 1 つの部屋を再構築する問題は、はるかに簡単な推論問題に違いないようです。繰り返しになりますが、ソフトウェアでの実装を確認したいだけかもしれません:)