Cluster Filter

Cluster 필터는 포인트 클라우드에서 Floating 포인트들과 작은 Cluster를 제거합니다.

이 필터는 개체를 선택하는 동안 충돌 방지를 사용하는 경우에 특히 유용합니다. 개체 위에 점의 Cluster가 있지만 해당 Cluster가 현실에 존재하지 않는다고 가정해 보겠습니다. 로봇은 이러한 떠다니는 Cluster를 물리적으로 충돌할 수 있는 것이 아니라 실제 장애물로 해석할 수 있습니다. 이로 인해 개체의 바람직하지 않은 픽 포즈가 발생하거나 개체를 선택하지 못할 수도 있습니다.

How to control the Cluster Filter

Enabled

필터 켜기/끄기

MaxNeighborDistance

여전히 동일한 Cluster에 속하는 것으로 분류되는 인접 지점 간의 최대 정규화 거리입니다. 필터는 이웃 지점이 MaxNeighborDistance보다 멀리 떨어져 있는 Cluster(이 임계값보다 밀도가 낮은 Cluster)를 제거합니다. 값이 낮을수록 더 공격적으로 필터링됩니다.

MinArea

Cluster의 면적(단위: 제곱 밀리미터)을 나타냅니다. 필터는 이 임계값 미만의 영역이 있는 Cluster를 제거합니다. 이 매개변수를 늘리면 더 큰 Cluster가 제거됩니다.

포인트를 제거하려면 MaxNeighborDistanceMinArea 요구 사항을 충족하는 Cluster에 속해야 합니다.

Parameter

Value

Condition

Enabled

no

Floating 포인트들과 작은 Cluster가 없거나 추가 처리 시간을 감당할 수 없는 경우

yes

Floating 포인트들과 작은 Cluster를 제거하려는 경우

MaxNeighborDistance

10 - 8.5

희소 Cluster, 대부분의 장면에서 작동

8.5 - 5.5

밀집된 Cluster

5.5 - 2

일반적으로 반사에 의해 발생하는 매우 조밀한 Cluster

MinArea

< 50

Outlier 필터가 제거하지 못한 Cluster의 경우

50 - 400

일반적인 크기의 Cluster의 경우

> 400

일반적으로 반사로 인해 발생하는 고스트 평면 제거용

Floating Cluster 제거

Noise FilterOutlier Filter 거의 항상 사용되는 기본 제거 필터입니다. 이러한 필터는 Reflection Filter (특히 local 모드)와 함께 너무 많이 제거하지 않고는 모든 Floating 포인트들과 Cluster를 제거하지 못할 수 있습니다. 좋은 점. 이것은 일반적으로 도전적인 장면의 경우입니다. Cluster 필터는 장면의 나머지 부분에서 양호한 데이터를 제거하지 않고 남아 있는 잘못된 포인트들을 제거할 수 있습니다.

Outlier 필터 보완

다음 이미지에서 Cluster 필터가 꺼져 있고 크기와 밀도가 다른 Floating 포인트들 모음을 볼 수 있습니다.

이러한 아티팩트를 보여주기 위해 제거 필터 없이 캡처한 Floating 포인트들 및 Cluster가 있는 포인트 클라우드의 예입니다.

왼쪽 아래 이미지에서 Outlier 필터가 가장 엄격할 때 좋은 점을 제거하는 동안 일부 Floating 포인트들을 유지하면서 동작하는 방식을 볼 수 있습니다. 오른쪽 하단 이미지에서 Cluster 필터(이 경우 기본값 사용)가 좋은 포인트들을 그대로 유지하면서 이러한 Floating 포인트들을 제거하는 방법을 볼 수 있습니다.

Strict Outlier Filter 설정 (1mm로 설정된 임계값) Cluster 필터 꺼짐 - Cluster가 제거되지 않음 Strict Outlier Filter 설정 (1mm로 설정된 임계값) Cluster 필터 꺼짐 - Cluster가 제거되지 않음
Cluster 필터(기본값 포함) - Cluster가 제거됨 Cluster 필터(기본값 포함) - Cluster가 제거됨

반사 필터 보완 - Local 모드

Reflection Filter 특히 Local 모드에서 더 많은 포인트 그룹을 부동 상태로 둘 수 있습니다. 왼쪽 하단 이미지를 살펴보십시오. 오른쪽 하단 이미지에서 이러한 떠 다니는 포인트들이 Cluster 필터(이 경우 기본값 사용)를 사용하여 제거되었음을 볼 수 있습니다.

Strict Outlier Filter 설정 (1mm로 설정된 임계값) Cluster 필터 꺼짐 - Cluster가 제거되지 않음 Strict Outlier Filter 설정 (1mm로 설정된 임계값) Cluster 필터 꺼짐 - Cluster가 제거되지 않음
Local 모드 및 Cluster 필터가 켜져 있는 반사 필터(기본값) - Cluster가 제거됨 Local 모드 및 Cluster 필터가 켜져 있는 반사 필터(기본값) - Cluster가 제거됨

고스트 플레인 제거

고스트 평면은 실제로 존재하지 않는 잘못된 포인트 클라우드 데이터이며 일반적으로 개체 간의 상호 반사 또는 빈 벽과의 상호 반사로 인해 발생합니다. 이러한 Floating 포인트들 및 Cluster의 한쪽 끝은 일반적으로 좋은 데이터로 구성된 포인트 클라우드 표면과 연결됩니다. 때때로 Cluster 필터를 미세 조정하여 고스트 평면을 제거할 수 있습니다. 이러한 아티팩트는 일반적으로 밀도가 높고 면적이 넓습니다. 따라서 필터를 적극적으로 조정해야 하므로 개체의 일부 또는 전체 개체를 포함하여 일부 양호한 데이터가 제거될 수 있습니다.

경고

Cluster 필터를 사용하여 고스트 플레인을 제거할 때 중요한 데이터가 제거되는지 주의 깊게 관찰하십시오.

다음 예제 장면에서는 실린더 상단과 빈 벽 사이의 반사로 인해 실린더 위의 고스트 평면이 나타납니다. 컬러 이미지에서 용기 상단 벽에 반사된 실린더을 볼 수 있습니다.

고스트 플레인 아티팩트를 보여주는 장면.

이 고스트 평면(왼쪽 아래 이미지)은 로봇이 물체를 집는 데 장애물로 해석될 수 있습니다. 이러한 장애물로 인해 바람직하지 않은 픽 포즈가 나타나거나 아예 픽 포즈가 나타나지 않을 수도 있습니다. 오른쪽 하단 이미지에서 Cluster 필터를 적극적으로 조정하여 고스트 평면이 제거된 것을 볼 수 있습니다. 이 예에서 MaxNeighborDistance 5.00으로 설정되고 MinArea 1400.00으로 설정됩니다. 절충으로 실린더의 바닥 부분도 제거됩니다.

Cluster 필터 꺼짐 - 고스트 플레인 Cluster 필터 꺼짐 - 고스트 플레인
Cluster 필터 켜기 - 고스트 플레인 없음 Cluster 필터 켜기 - 고스트 플레인 없음

빈(Bin)에 단일 유형의 개체가 포함된 경우 Cluster 필터를 조정하여 고스트 평면을 제거하는 것이 더 쉽습니다. 유지해야 하는 포인트 클라우드에서 가장 작은 개체 기능의 영역을 결정할 수 있기 때문입니다. 그런 다음 그에 따라 MinArea 설정할 수 있습니다.

Processing time

경고

Intel GPU를 사용하는 경우, Cluster 필터는 처리 시간을 크게 늘릴 수 있습니다.

Cluster 필터는 3D 캡처당 다음 Processing time을 추가합니다.

Version History

SDK

Changes

2.9.0

Cluster 필터가 추가되었습니다.

2.10.1

Cluster 필터의 MaxNeighborDistance 최소값이 4에서 2로 감소했습니다.