Optimizacija obdelave oblaka točk za robotsko sledenje 3D površini

Korošec, Jurij (avtor), Vrabič, Rok (mentor)

Zdravljenje s pomočjo medicinske robotike prinaša številne prednosti pri terapijah. Globinske 3D kamere omogočajo robotom vizualno zaznavanje okolice in s tem prilagajanje terapij v realnem času. Obdelava oblakov točk, zajetih z globinskimi kamerami, je računsko intenzivna, zato je pomembna dobra optimizacija algoritmov. V okviru diplomske naloge smo vzpostavili merilno mesto, analizirali delovanje programske kode in metode za obdelavo oblaka točk. S parametrizacijo smo poskusili optimizirati obdelavo oblaka točk. Izboljšave smo sproti testirali in jih vrednotili. Rezultati so pokazali, da sta algoritma za iskanje najbližje točke in redčenje oblaka točk najbolj računsko zahtevna.

• Jezik: Slovenski jezik
• Ključne besede: optimizacija, programiranje, 3D, globinske kamere, ROS, PCL, C ++, oblaki točk, parametrizacija
• Vrsta gradiva: Diplomsko delo/naloga
• Tipologija: 2.11 - Diplomsko delo
• Organizacija: FS - Fakulteta za strojništvo
• Kraj izida: Ljubljana
• Založnik: [J. Korošec]
• Leto izida: 2023
• Št. strani: XX, 45 str.
• PID: 20.500.12556/RUL-149405
• UDK: 004.4:007.52:681.772(043.2)
• COBISS.SI-ID: 168468995
• Datum objave v RUL: 07.09.2023

KOROŠEC, Jurij, 2023, Optimizacija obdelave oblaka točk za robotsko sledenje 3D površini [na spletu]. Diplomsko delo. Ljubljana : J. Korošec. [Dostopano 3 maj 2025]. Pridobljeno s: https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?lang=slv&id=149405

Sekundarni jezik

• Jezik: Angleški jezik
• Naslov: Optimization of point cloud processing for robotic 3D surface tracking

Izvleček

Medical robotics treatment brings many benefits in rehabilitation and therapy. 3D depth cameras allow robots to visually sense their surroundings and thus adapt therapies in real time. The processing of point clouds captured by depth cameras is computationally intensive, so good optimisation of algorithms is important. As part of the thesis, we set up a measurement site, analysed the performance of the software code and the methods for processing the point cloud. We tried to optimise the processing of the point cloud by parameterisation. Improvements were tested and evaluated on an ongoing basis. The results showed that the nearest point and point cloud thinning algorithms are the most computationally demanding.

• Ključne besede: optimization, programming, 3D, depth sensing cameras, ROS, PCL, C ++, point clouds, parameterisation