二つの点群同士の差分を検出する方法についてまとめます。二つの点群をセンサから取得するとき、小数点まで一致することはまずありません。幾らか同一とみなす距離が必要があります。二つの点群同士の差分を検出する方法についてまとめます。点群を比較する上では点同士が近かった場合は差分がないものと判断します。人工的に生成しない限り同一のところを深度センサで計測したとしても、点群の各点がどういつの計測値になることはまずない。そのため、少し点同士がずれた場合でも差分にならないようにする工夫が必要となる。二つの手段を紹介する。単純な差分の場合、双方の点群において一定距離(閾値)以内に対応する相手の点がいないかどうかによって差分となる点群を検出する。Searchを行うには、右のリンクに書いてあるように、OctreeやKdtreeの活用がお勧め。点群から最近傍点を検出したい2.Octreeによる差分もう一つ紹介する方法は、Octreeによる差分検出です。Octreeは空間を8分割して管理するデータ構造でこれによって近傍点の検出等が高速に可能になります。Octreeを用いると空間を分割して管理することになるが、更新前と更新後の差分をとることにも向いている。高速に差分が取れることが特徴。例としてPointCloudLibraryという3次元点群処理のライブラリにおいてはChangeDetectionにおいてOctreeによる差分検出が実装されている。点群から最近傍点を検出したいある点や点群に含まれる点と最も近い最近傍点を検出する方法について幾らか紹介します。検出する方法の違いには速度があります。