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非結(jié)構環(huán)境中四輪差速無人車的三維重建研究
非結(jié)構環(huán)境中的車輛因環(huán)境復雜 , 實時建圖與定位實現(xiàn)困難 。 四輪驅(qū)動的實驗車輛具有行駛穩(wěn)定 、轉(zhuǎn)向方便等優(yōu)勢 ,鑒于此 ,利用車輛裝備的三維激光雷達和開源程序進行實時定位與建圖的研究 ,對搜索和救援機器人 ,林業(yè)和采礦應用中的自主作業(yè)裝備在進行搜救、采集等作業(yè)時應對復雜的非結(jié)構化室外環(huán)境具有良好的指導意義。
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基于結(jié)構光的定位抓取系統(tǒng)設計
摘要:針對多種類、形狀各異、散亂放置、高度不一致的異構件在弱紋理、反光等復雜場景中難以實現(xiàn)精確抓取的問題,開發(fā)設計了一套雙目結(jié)構光定位抓取系統(tǒng)。在相機標定獲取相機參數(shù)后,通過雙目結(jié)構光實現(xiàn)異構件的三維重建,再創(chuàng)建點云模板與三維點云進行配準,獲取抓取位姿,最后控制機器人完成抓取。實驗結(jié)果表明,左右相機標定的誤差為0.05pixel和0.04pixel,手眼標定的旋轉(zhuǎn)均方根誤差為0.146°,實現(xiàn)了異構件的抓取,驗證了整體方案的可行性。
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基于三維重建技術的植物表型分析
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，而破壞性的測量對于持續(xù)性的研究來說是災難性的。大量的同一物種植物的取樣，只能在一定程度上保證實驗條件一樣，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。所以對植物進行三維重建，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，從實驗的角度論證了使用三維重建進行植物表型分析的可行性。
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AI+AR將用于智能三維重建領域
紐約大學工程學院教授Vikram Kapila曾預計，未來AR/VR將逐漸與機器人、計算機視覺、機器學習、3D 打印等技術融合，從而更深度地影響各個領域。AI與AR的關系日漸微妙，正在不斷融合、
