[3D Point Cloud Data Processing] Chapter1. 3D point cloud

https://www.youtube.com/watch?v=nSVOSIUYna4 

기억에 남는 용어

CNN

Odometry : 이동경로 상에 위치 정보를 추론하는 기법 (GPS, IMU를 주로)

카메라의 시각정보, 라이다 3d 센서 포인트 클라우드에서 연속적인 프레임간의 움직임으로 대상/센서 자체의 움직임 정도를 알아내서 gps imu가 잘 안되는 상황에서 많이 쓰이고 있다.

SLAM 중 odometry

 

Pros and Cons of 3D Point Clouds

Strengths

The most common 3D data acquired by 3D sensors (stereo, RGB-Dk8

3D information with no depth ambiguity (explicit)

Mathematically simple and concise

Weaknesses

Irregular (dense and sparse region)

Unstructured and No grid