Point Cloud Libraryを試す（その０）

かなり遅くなりましたが今後このブログでPoint Cloud Library (PCL)を試したいと思います。

PCLはKinectやレーザーレンジファインダで獲得できる３次元の点群を使った認識を行うためのライブラリです。（たぶん）
（including filtering, feature estimation, surface reconstruction, registration, model fitting and segmentation）とあります。


HPを見るとスポンサーとして、intel, nvidia, willowなどが並び、日本でも産総研、東大、トヨタが付いているようですね。


私はPCLはかなり前から注目していましたが、正直何に使っていいか分かりませんでした。
Kinectが発売され、誰でも使えるようになり、さらに注目度が増していたわけですが、
やはりどうロボットにいれていいかわからず手がでませんでした。
６軸以上のアームがあれば物体認識に使えるんでしょうけど、
そんなもの持っていませんし、作るにもお金とスキルと時間が必要です。

また、なんとか私が持っているロボット（移動台車、Kinect、２軸アーム）での利用法をさがそうとしていましたが、
やはり思いつきませんでした。
（１つ考えていますが、あまり面白くないです。誰かネタがあったら教えてください。）

でも勉強していくうちに思いつくかもしれない、と思って見切り発車でやっていこうと思います。

PCLはROS依存とROS依存じゃないところをちゃんと意識して作っているっぽいので、ROSじ
ゃない方面からやるか、ROSでやるか、という２つのやり方があると思います。
ドキュメントの再利用性を考えて、ROS非依存で進めて、最後にROSからだとこうなる、という感じで進めようかと思います。
最後にルンバにKinectを載せてなんかやるでしょう。

ではでは。