三維重建

我要報(bào)錯(cuò)

  • 非結(jié)構(gòu)環(huán)境中四輪差速無人車的三維重建研究

    非結(jié)構(gòu)環(huán)境中的車輛因環(huán)境復(fù)雜 , 實(shí)時(shí)建圖與定位實(shí)現(xiàn)困難 。 四輪驅(qū)動(dòng)的實(shí)驗(yàn)車輛具有行駛穩(wěn)定 、轉(zhuǎn)向方便等優(yōu)勢(shì) ,鑒于此 ,利用車輛裝備的三維激光雷達(dá)和開源程序進(jìn)行實(shí)時(shí)定位與建圖的研究 ,對(duì)搜索和救援機(jī)器人 ,林業(yè)和采礦應(yīng)用中的自主作業(yè)裝備在進(jìn)行搜救、采集等作業(yè)時(shí)應(yīng)對(duì)復(fù)雜的非結(jié)構(gòu)化室外環(huán)境具有良好的指導(dǎo)意義。

  • 基于結(jié)構(gòu)光的定位抓取系統(tǒng)設(shè)計(jì)

    摘要:針對(duì)多種類、形狀各異、散亂放置、高度不一致的異構(gòu)件在弱紋理、反光等復(fù)雜場(chǎng)景中難以實(shí)現(xiàn)精確抓取的問題,開發(fā)設(shè)計(jì)了一套雙目結(jié)構(gòu)光定位抓取系統(tǒng)。在相機(jī)標(biāo)定獲取相機(jī)參數(shù)后,通過雙目結(jié)構(gòu)光實(shí)現(xiàn)異構(gòu)件的三維重建,再創(chuàng)建點(diǎn)云模板與三維點(diǎn)云進(jìn)行配準(zhǔn),獲取抓取位姿,最后控制機(jī)器人完成抓取。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,左右相機(jī)標(biāo)定的誤差為0.05pixel和0.04pixel,手眼標(biāo)定的旋轉(zhuǎn)均方根誤差為0.146°,實(shí)現(xiàn)了異構(gòu)件的抓取,驗(yàn)證了整體方案的可行性。

  • 基于三維重建技術(shù)的植物表型分析

    摘 要 ：植物表型作為基因組在環(huán)境中的實(shí)際表現(xiàn)，是研究基因功能和植物育種的重要橋梁，而破壞性的測(cè)量對(duì)于持續(xù)性的研究來說是災(zāi)難性的。大量的同一物種植物的取樣，只能在一定程度上保證實(shí)驗(yàn)條件一樣，但是基因組某一性狀的表現(xiàn)不僅受基因影響還受環(huán)境影響。所以對(duì)植物進(jìn)行三維重建，非破壞性的獲取植物表型是必要的。文中主要介紹了基于圖像序列的三維重建流程及算法，在一定程度上還原了植物的三維模型，從實(shí)驗(yàn)的角度論證了使用三維重建進(jìn)行植物表型分析的可行性。

  • AI+AR將用于智能三維重建領(lǐng)域

    紐約大學(xué)工程學(xué)院教授Vikram Kapila曾預(yù)計(jì)，未來AR/VR將逐漸與機(jī)器人、計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)、3D 打印等技術(shù)融合，從而更深度地影響各個(gè)領(lǐng)域。AI與AR的關(guān)系日漸微妙，正在不斷融合、