가상 현실 (VR) 환경에서의 대량 3D 포인트 클라우드의 분류 및 통합

초록. 가상, 증강 및 혼합 현실과 같은 몰입형 기술을 사용하는 3D 응용 프로그램의 양이 증가함에 따라 점 구름과 같은 비구조적 3D 데이터를 통합하는 더 나은 방법을 만드는 것은 매우 흥미롭습니다. 실제로 이는 3D 모델을 유도하거나 긴 최적화 파이프라인이 필요 없이 3D 캡처에서 3D 몰입형 환경 생성으로 이어질 수 있습니다. 본 논문의 주요 초점은 가상 현실 (VR) 환경에서의 대량 3D 포인트 클라우드의 직접적인 분류 및 통합에 있습니다. 결과를 쉽게 복제할 수 있도록 오픈 소스 프레임워크를 활용하는 데 중점을 두고 있습니다. 먼저, 점 그룹에 의미론적 설명자(주로 클래스)를 제공하는 반자동 세분화 접근 방식을 개발합니다. 그런 다음, VR 사용자의 시야에 있는 점만 실시간으로 지속적으로 로드하기 위해 외부 코어 알고리즘을 통해 활용되는 옥트리 데이터 구조를 구축합니다. 그 후, VR 포인트 클라우드 상호작용 및 시각화를 위한 사용자 인터페이스를 갖춘 Unity를 사용하는 오픈 소스 솔루션을 제공합니다. 마지막으로, 미래의 공간-의미 쿼리를 위해 개발된 셰이더를 통해 강화된 전체 의미론적 VR 데이터 통합을 제공합니다. 우리는 벨기에의 제하이 성 유적지를 나타내는 23억 개 점으로 구성된 포인트 클라우드의 여러 데이터 세트에서 우리의 접근 방식을 테스트했습니다. 결과는 1초에 100프레임 이상의 속도로 가상 환경에서 분류된 대량 포인트 클라우드를 시각화하기 위한 솔루션의 효율성과 성능을 강조합니다.