Sci Simple

New Science Research Articles Everyday

# Ingeniería Eléctrica y Ciencia de Sistemas # Procesado de imagen y vídeo # Visión por Computador y Reconocimiento de Patrones # Aprendizaje automático

Avances en la tecnología de escaneo 3D: Un nuevo enfoque

Combinar LiDAR difuso y cámaras RGB mejora el escaneo 3D en condiciones difíciles.

Nikhil Behari, Aaron Young, Siddharth Somasundaram, Tzofi Klinghoffer, Akshat Dave, Ramesh Raskar

― 6 minilectura


Innovación en Escaneo 3D Innovación en Escaneo 3D capacidades de escaneo 3D. Combinando tecnologías para mejorar las
Tabla de contenidos

El escaneo 3D es como tomar una foto súper detallada de un objeto o un espacio, pero en vez de solo colores y formas, captura la distancia de cada punto en la escena. Esta tecnología es un poco como magia, pero necesitas un poco de conocimiento para entenderla. En este artículo, vamos a hablar de un nuevo enfoque que combina dos tipos de sensores para que el escaneo 3D funcione mejor, especialmente en condiciones complicadas como poca luz o cuando no hay mucho detalle en la escena.

El Problema: Escaneo en Condiciones Difíciles

Cuando quieres crear un Modelo 3D de algo, como una habitación o un objeto, normalmente dependes de cámaras y sensores para obtener los detalles necesarios. Una cámara normal puede capturar colores y texturas hermosas, pero no es tan buena en poca luz o cuando el objeto no tiene mucho detalle. Por otro lado, los sensores LiDAR usan láseres para medir distancias y pueden funcionar bien en esas condiciones; sin embargo, a menudo tienen problemas para cubrir todos los ángulos, dejando algunos huecos en la información.

Es como intentar armar un rompecabezas, pero te faltan algunas piezas. Eso hace que sea difícil saber cómo se ve la imagen final. Ahí es donde entra el nuevo método, combinando dos tipos diferentes de tecnología para obtener mejores resultados sin tanto dolor de cabeza.

Conoce al Nuevo Equipo: LiDAR Difuso y Cámaras RGB

Imagina que estás tratando de tomar una foto de un pastel en una fiesta, pero la iluminación es horrible. Podrías intentar tomar una foto solo con la cámara de tu teléfono, o podrías usar una linterna para ver mejor los detalles. Esa es la idea detrás de usar LiDAR difuso y cámaras RGB juntos.

Las cámaras RGB son geniales para captar colores, pero dependen de buena luz y textura. Si el lugar está oscuro o los objetos son simples, pueden perderse mucho. El LiDAR difuso, en cambio, emite una luz amplia que rebota en las superficies para medir la distancia, lo que ayuda a llenar los huecos.

Juntos, estos dos pueden crear una mejor imagen de la escena, como usar tu teléfono y una linterna en una fiesta.

¿Cómo Funciona?

Al combinar imágenes RGB con datos de LiDAR difuso, puedes obtener una imagen más completa de la escena 3D. Es un poco como mezclar ingredientes para un pastel: ¡la combinación correcta hace que todo sepa mejor!

  1. Capturando Datos: La cámara RGB toma imágenes de color mientras el LiDAR difuso mide distancias. Piensa en ello como tomar instantáneas de una habitación y también medir cuán lejos están las paredes al mismo tiempo.

  2. Balanceando Señales: El sistema evalúa qué sensor está proporcionando mejor información en cada momento. Si las luces están bajas, puede depender más de las mediciones de LiDAR y menos de los datos RGB.

  3. Creando un Modelo 3D: Usando estos datos combinados, la tecnología construye una malla 3D, que es como una versión digital de la habitación u objeto. Luego puedes rotarlo, hacer zoom y examinar todos los detalles sin tener que estar allí físicamente.

Beneficios de Este Nuevo Enfoque

Al usar LiDAR difuso y cámaras RGB, esta nueva técnica mejora la experiencia de escaneo 3D. Aquí están algunos de los beneficios:

  • Mejor Cobertura: El LiDAR difuso cubre un área más grande de un solo tiro, lo que significa que se necesitan menos capturas para reunir la información necesaria.

  • Mejor Rendimiento en Entornos Desafiantes: Ya sea poca luz, superficies aburridas o espacios que no están bien definidos, esta combinación facilita obtener datos precisos.

  • Económico: Usar sensores comúnmente disponibles ayuda a mantener bajos los costos, haciendo que esta tecnología sea accesible para más personas o negocios.

Ejemplos del Mundo Real: Escaneo 3D en Acción

Imagina usar esta tecnología en diferentes situaciones:

  • Realidad Virtual: Al crear mundos virtuales, los diseñadores pueden usar este conjunto combinado para escanear espacios reales, permitiendo a los usuarios vivir la experiencia en un entorno VR. Es como llevar un pedazo del mundo real a un universo digital.

  • Robótica: Los robots pueden navegar mejor usando esta tecnología. Si un robot puede entender de manera precisa su entorno, puede evitar obstáculos y tomar mejores decisiones.

  • Dispositivos Móviles: Con el auge de teléfonos móviles equipados con cámaras y sensores, cualquiera puede escanear objetos y entornos, compartiendo modelos 3D directamente desde sus dispositivos. Podrías entrar a tu sala, escanearla y compartir un modelo 3D con tus amigos en segundos.

Desafíos y Direcciones Futuras

Aunque este nuevo método muestra grandes promesas, no está exento de desafíos. Por ejemplo, fusionar los datos de dos sensores diferentes puede ser complicado. A veces pueden enviar señales confusas, desorientando al sistema sobre cuál confiar en diferentes momentos.

Sin embargo, los investigadores están trabajando duro para superar estos desafíos. Las mejoras futuras podrían incluir el perfeccionamiento de los algoritmos utilizados para equilibrar las entradas de ambos sensores o experimentar con diferentes tipos de iluminación difusa para ver si puede dar incluso mejores resultados.

Conclusión: El Futuro del Escaneo 3D es Brillante

La combinación de LiDAR difuso y cámaras RGB presenta un avance emocionante en la tecnología de escaneo 3D. Abre nuevas posibilidades para aplicaciones en varios campos, desde realidad virtual hasta dispositivos móviles y robótica. Aunque hay desafíos que abordar, el futuro se ve prometedor para cualquiera que esté interesado en capturar el mundo en tres dimensiones.

En resumen, así como un pastel necesita la mezcla correcta de ingredientes para obtener el mejor sabor, el escaneo 3D se beneficia de una combinación de tecnologías para superar desafíos y ofrecer resultados sólidos. Con este enfoque innovador, capturar y explorar el mundo que nos rodea se vuelve mucho más fácil y un poco más emocionante. Así que la próxima vez que necesites escanear algo, recuerda: ¡se necesita un equipo!

Fuente original

Título: Blurred LiDAR for Sharper 3D: Robust Handheld 3D Scanning with Diffuse LiDAR and RGB

Resumen: 3D surface reconstruction is essential across applications of virtual reality, robotics, and mobile scanning. However, RGB-based reconstruction often fails in low-texture, low-light, and low-albedo scenes. Handheld LiDARs, now common on mobile devices, aim to address these challenges by capturing depth information from time-of-flight measurements of a coarse grid of projected dots. Yet, these sparse LiDARs struggle with scene coverage on limited input views, leaving large gaps in depth information. In this work, we propose using an alternative class of "blurred" LiDAR that emits a diffuse flash, greatly improving scene coverage but introducing spatial ambiguity from mixed time-of-flight measurements across a wide field of view. To handle these ambiguities, we propose leveraging the complementary strengths of diffuse LiDAR with RGB. We introduce a Gaussian surfel-based rendering framework with a scene-adaptive loss function that dynamically balances RGB and diffuse LiDAR signals. We demonstrate that, surprisingly, diffuse LiDAR can outperform traditional sparse LiDAR, enabling robust 3D scanning with accurate color and geometry estimation in challenging environments.

Autores: Nikhil Behari, Aaron Young, Siddharth Somasundaram, Tzofi Klinghoffer, Akshat Dave, Ramesh Raskar

Última actualización: 2024-11-29 00:00:00

Idioma: English

Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2411.19474

Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2411.19474

Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.

Gracias a arxiv por el uso de su interoperabilidad de acceso abierto.

Artículos similares