RGB-Dセンサ：CloudCompareを使いRealSense D435iとStructure Coreを比較してみた

平面の点群（上：RealSense D435i、下：Structure Core)

RealSense D435iとStructure Coreを使いポイントクラウド(点群)からPLY形式の3Dファイルを取得できたので、点群とメッシュの編集ソフトCloudCompareを使って両者を定量的に比較してみた。

CloudCompareのインストールと起動

CloudCompareはオープンソースの点群とメッシュ編集ソフトウェア。Windows、Mac、Linuxで使える。ライセンスはGPL。
インストール
- パッケージ管理ソフトSnappyがインストールされていない場合は、次のコマンドでインストールする。
  - $ sudo apt -y install snapd
- $ snap insall cloudcompare
起動
- $ cloudcompare.CloudCompare
- 以下のウインドウが開く

CloudCompareを使った平面推定

では、CloudCompareを使いRealSenseとStructure Coreから取得した点群の3Dファイルを開き、フィッティングする平面を推定してみよう。
File -> Open から開くファイルを選択する。この例では、点群ファイル00150.plyを選択し”Open”をクリックする。なお、この00105.pyは1m先の平らな壁をRealSenseで取得したもの。データはここからダンロードできる。
“Ply File Open”ウインドウが開くので、何も変えずに”Apply”をクリックする。

点群と平面の距離計算

ここでは、推定された平面と各点群との距離の標準偏差を計算する。標準偏差が小さいほど点群は平面に近いことになる。計算するために、点群と平面を選択する。下画面左欄DB Treeの上から２番目(00150-Cloud)と３番目の項目(Dip: 003 deg)をシフトキーを押しながらクリックする。両方とも選択されるとグレーで表示される。
Tools→Distances→Cloud/Mesh Distを選択
Computeをクリックし、OKをクリックする。
計算結果が下のConsoleに表示される。このRealSenseから取得したデータはStd deviation(標準偏差）が0.006790 [m]となった。単位系はmmにすると約6.8 [mm]である。
同様にしてStructure Coreから取得した点群で計算した結果が次のとおり。Std deviation(標準偏差）が1.810365 [mm]となった。なお、Structure Coreから取得したデータの単位系はmm、RealSenseの単位系はmなので1000倍違う。画面下にスケールがあるのでそれでわかる。Structure Coreのデータもここから取得できる。