[open3d / reconstruction system (Tensor)] default config

1. name:

• 설명: 이 설정 파일의 이름을 지정합니다. 주로 설정 파일을 식별하는 데 사용되며, 시스템 동작에는 영향을 미치지 않습니다.
• 값: Default reconstruction system config

2. fragment_size:

• 설명: 한 번에 처리할 재구성 조각(fragment)의 크기를 지정합니다. 프레임 수로 지정되며, 이 값이 클수록 더 많은 프레임을 한 조각으로 처리합니다.
• 값: 100
• 현재 쓰고 있는 코드가 없음

3. device:

• 설명: 사용할 컴퓨팅 장치를 지정합니다. CUDA:0은 첫 번째 GPU를 사용하겠다는 의미입니다. CPU를 사용하려면 CPU:0으로 설정할 수 있습니다.
• 값: CUDA:0

4. engine:

• 설명: 사용할 엔진을 지정합니다. legacy와 tensor 두 가지 옵션이 있으며, tensor는 Open3D의 최신 기능을 활용하는 엔진입니다.
• 값: tensor

5. multiprocessing:

• 설명: 멀티프로세싱을 사용할지 여부를 지정합니다. true로 설정하면 여러 프로세스를 병렬로 실행하여 성능을 높일 수 있습니다.
• 값: false

6. path_dataset:

• 설명: 사용할 데이터셋의 경로를 지정합니다. 빈 문자열이면 외부에서 경로를 지정해야 합니다.
• 값: '' (빈 문자열)

7. depth_folder:

• 설명: 깊이 이미지가 저장된 폴더의 이름을 지정합니다.
• 값: depth

8. color_folder:

• 설명: 컬러 이미지가 저장된 폴더의 이름을 지정합니다.
• 값: color

9. path_intrinsic:

• 설명: 깊이 이미지에 대한 카메라 내부 보정 정보 파일의 경로를 지정합니다. 빈 문자열이면 기본 보정 정보가 사용됩니다.
• 값: '' (빈 문자열)

10. path_color_intrinsic:

• 설명: 컬러 이미지에 대한 카메라 내부 보정 정보 파일의 경로를 지정합니다. 빈 문자열이면 기본 보정 정보가 사용됩니다.
• 값: '' (빈 문자열)

11. depth_min:

• 설명: 깊이 이미지에서 최소 깊이 값을 설정합니다. 이 값보다 가까운 물체는 깊이 계산에서 제외됩니다.
• 값: 0.1 (단위: 미터)

12. depth_max:

• 설명: 깊이 이미지에서 최대 깊이 값을 설정합니다. 이 값보다 먼 물체는 깊이 계산에서 제외됩니다.
• 값: 3.0 (단위: 미터)

13. depth_scale:

• 설명: 깊이 이미지의 값을 실제 거리로 변환하기 위한 스케일 값입니다. 깊이 값이 밀리미터 단위라면 이 값을 사용해 미터 단위로 변환합니다.
• 값: 1000.0

14. odometry_method:

• 설명: 카메라의 위치 추정을 위한 오도메트리 방법을 설정합니다. hybrid는 깊이 및 컬러 정보를 함께 사용한 오도메트리 방법입니다.
• 값: hybrid

15. odometry_loop_interval:

• 설명: 루프 클로징을 시도하는 프레임 간격을 설정합니다. 예를 들어, 10 프레임마다 루프 클로징을 수행합니다.
• 값: 10

16. odometry_loop_weight:

• 설명: 루프 클로징의 중요도를 설정하는 가중치입니다.
• 값: 0.1

17. odometry_distance_thr:

• 설명: 두 프레임 간의 정합에 허용되는 최대 거리 차이를 설정합니다. 이 값보다 차이가 크면 정합에 실패한 것으로 간주됩니다.
• 값: 0.07

18. icp_method:

• 설명: ICP(Iterative Closest Point) 정합 방법을 설정합니다. colored는 컬러 정보를 활용한 정합 방법입니다.
• 값: colored

19. icp_voxelsize:

• 설명: ICP 정합에 사용할 복셀 크기를 설정합니다. 이 값이 작을수록 더 세밀한 정합을 수행할 수 있습니다.
• 값: 0.05 (단위: 미터)

20. icp_distance_thr:

• 설명: ICP 정합에서 허용되는 두 점 간의 최대 거리 차이를 설정합니다.
• 값: 0.07 (단위: 미터)

21. global_registration_method:

• 설명: 전역 정합 방법을 설정합니다. ransac은 RANSAC 알고리즘을 사용하여 전역 정합을 수행합니다.
• 값: ransac

22. registration_loop_weight:

• 설명: 전역 정합에서 루프 클로징의 가중치를 설정합니다.
• 값: 0.1

23. integrate_color:

• 설명: 컬러 정보를 통합할지 여부를 설정합니다. true로 설정하면 깊이 정보와 함께 컬러 정보를 사용합니다.
• 값: true

24. voxel_size:

• 설명: 복셀 크기를 설정합니다. 3D 재구성 시 사용하는 최소 단위 크기를 지정하며, 작을수록 더 세밀한 재구성이 가능합니다.
• 값: 0.0058 (단위: 미터)

25. trunc_voxel_multiplier:

• 설명: TSDF(Truncated Signed Distance Function)에서 잘라낼 범위(truncation distance)를 복셀 크기의 몇 배로 설정할지 결정합니다.
• 값: 8.0

26. block_count:

• 설명: 메모리 상에서 유지할 수 있는 최대 복셀 블록의 수를 설정합니다. 이 값이 클수록 더 많은 데이터를 처리할 수 있지만, 메모리 사용량이 증가합니다.
• Resolution of local dense voxel blocks.
• By default 16 is used to create 16^3 voxel blocks.
• 값: 40000

27. est_point_count:

• 설명: 예상되는 포인트 클라우드의 점 개수를 설정합니다. 이 값은 시스템의 메모리 할당에 영향을 줍니다.
• 값: 6000000

28. surface_weight_thr:

• 설명: 포인트 클라우드에서 표면을 추출할 때 사용할 가중치 임계값입니다. 이 값보다 작은 가중치는 표면에 포함되지 않습니다.
• 값: 3.0

요약

이 설정 파일은 3D 재구성 및 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)과 같은 시스템을 제어하는 데 필요한 다양한 파라미터를 정의합니다. 이러한 설정을 통해 깊이, 컬러 정보의 처리 방식, 정합 방법, 메모리 할당 등을 세밀하게 조정할 수 있습니다.