最近的一個專案設計三維重建，資金有限就採用了Kinect的方案，研究了一下其核心的KinectFusion演算法。網上講得好的基本上是英文資料，不方便廣大英語水平一般的國內開發者，這裡我不才簡要的翻譯一些關鍵的地方加上了一點個人的理解

主要原理

KinectFusion演算法僅使用深度資訊，通過設計高效及高度並行的演算法在 GPU（圖形處理單元）上執行達到了非常高的實時性，在試驗中，在配置 4000 元左右的電腦上執行速度達到了 18 幀／秒，在進行場景建立時有良好的使用者體驗，甚至可以用來做一些人機互動方面的應用。同時 KinectFusion 採用了基於 TSDF（ truncated signed distance function）模型的點雲融合方法，構建的點雲模型冗餘點少。

KinectFusion中的ICP定位方法

ICP定位環節將當前幀3D點雲和預測得到的3D點雲進行匹配時，由以下步驟來實現：
A: 將原始的深度影象轉化為相機座標系中三維頂點和法線；利用投影法來確定對應點關係，用一個二維ICP來表示其過程，相機在連續兩個位置分別對其進行取樣和預測，假設O2和O1分別是當前相機和前一幀相機的座標系原點。首先將k2和k1時刻的兩個點雲都轉換到當前幀k2的相機座標下，然後將兩個點雲通過相機中心O2向像平面上投影，兩個點雲中具有相同的像平面上的投影點的點即為對應的點，演算法中還通過對應點之間的歐式距離和法向量夾角來對對應點進行篩選。
B：相 機 追 蹤， 使 用 基於 ＧＰＵ 實 現 的ＩＣＰ 算 法， 配 準 當 前 幀 和 上 一 幀 資料， 得到當前 的 Kinect相 機 姿 態（ 位 置 和 方 向）；利用點到平面的誤差機制來衡量當前相對位姿的準確度。在二維情況下點與點之間的誤差為它們之間的切線距離。通過優化後得到相對位姿。
C：立方體融合， 已知當 前 的 相 機 姿 態， 則 可 以 將當前得到的頂點轉化到全域性座標 系 中， 並 更 新 相 應小立方體（ 體素） 的數值；採用線性化的方法將優化問題轉化為一個最小二乘優化，通過計算一個線性方程組來計算最優解，迭代A-B十次。
D：光線投射，對立方體進行光線投射， 得到立方體渲染的視覺化影象。移動的Kinect會 從 細 微 變 化 的 不 同 視 角 去 看 一 個 表面， 任何在原始Kinect影象中看不到的孔洞都會被填充， 立方體中的資料也會被不斷改善。

KinectFusion中的TSDF點雲融合演算法

TSDF演算法用一個立方體珊格來表示三維空間，立方體中每一個柵格存放的是該柵格到物體模型表面的距離，同時用正負來表示表面被遮擋一側和可見一側，而過零點就是表面上的點，這種方法是具有最小二乘優化性質的，同時使用了權重值來進行融合，對一些感測器的噪聲具有一定的抑制作用。

KinectFusion 演算法的兩個問題分析

ICP 定位失效問題．當環境主要由平行平面構成時，在建模過程中經常會出現相機視野範圍內的環境空間限制不全面，這時 KinectFusion 中的ICP 演算法會失效，進而導致整個建模過程的中斷。例如當前視野中的主要部分是地面和牆面以及與牆面平行的平面，這種場景將導致相對位姿中平行於牆面和地面的運動分量無法正確估算。如果環境中僅有一條直線，相機移動一段距離進行了兩次取樣。ICP 的方法首先找到對應點然後計算點到切面的距離誤差這時所有對應點的誤差均為 0，第一次迭代後 ICP 就結束這樣 ICP 定位就失效了。
累積誤差問題。在不斷建立新場景時累積誤差比較嚴重．雖然 KinectFusion 演算法將當前點雲與模型中預測的點雲進行匹配定位，所以在對同一個環境進行重複建模時不會出現累積誤差無限增加的情況，但是在建立新環境時累積誤差依然存在。在建立的點雲中可以看到建立得到的地面和牆面不是一個平面，有明顯的累積誤差．對於一些人機互動應用來說，這不是一個很大問題，但是用於機器人定位導航中卻是關鍵的問題。