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几何约束

几何约束的相关文献在1990年到2022年内共计467篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、机械、仪表工业、无线电电子学、电信技术 等领域,其中期刊论文309篇、会议论文36篇、专利文献29979篇;相关期刊183种,包括图学学报、中国图象图形学报、机械科学与技术等; 相关会议33种,包括第八届中国卫星导航学术年会、第十七届全国激波与激波管学术会议、中国地球物理学会第二十九届年会等;几何约束的相关文献由1217位作者贡献,包括陈立平、孙立镌、刘晓平等。

几何约束—发文量

期刊论文>

论文:309 占比:1.02%

会议论文>

论文:36 占比:0.12%

专利文献>

论文:29979 占比:98.86%

总计:30324篇

几何约束—发文趋势图

几何约束

-研究学者

  • 陈立平
  • 孙立镌
  • 刘晓平
  • 周济
  • 戴国忠
  • 戴春来
  • 王鹏
  • 石志良
  • 程成
  • 路懿
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利文献

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排序:

年份

    • 张恒; 侯家豪; 刘艳丽
    • 摘要: 针对动态场景下视觉SLAM(simultaneous localization and mapping)算法易受运动特征点影响,从而导致位姿估计准确度低、鲁棒性差的问题,提出了一种基于动态区域剔除的RGB-D视觉SLAM算法。首先借助语义信息,识别出属于移动对象的特征点,并借助相机的深度信息利用多视图几何检测特征点在此时是否保持静止;然后使用从静态对象提取的特征点和从可移动对象导出的静态特征点来微调相机姿态估计,以此实现系统在动态场景中准确而鲁棒的运行;最后利用TUM数据集中的动态室内场景进行了实验验证。实验表明,在室内动态环境中,所提算法能够有效提高相机的位姿估计精度,实现动态环境中的地图更新,在提升系统鲁棒性的同时也提高了地图构建的准确性。
    • 王志明; 谢春晖
    • 摘要: SLAM技术是机器人自动导航、无人驾驶、AR增强现实的关键技术,而视觉SLAM因为可以获取更多的环境信息,同时成本远低于激光雷达的方案,受到了业界广泛的关注。但是,传统的SLAM框架为了分析方便,采用了静态环境的假设,如何应对动态目标干扰至关重要。现有的面向动态场景的SLAM系统要么只利用语义信息,要么只利用几何约束,要么以松散耦合的方式简单结合起来,设计一个面向动态环境的视觉语义SLAM系统,它建立在经典的ORB-SLAM框架之上,采用一种新的动态特征检测方法,称为语义光流,充分利用隐藏在语义和几何信息中的动态特性,准确地去除前端提取到的动态目标特征点。利用SegNet生成逐像素语义分割结果作为语义光流中的掩码,计算可靠的基本矩阵,然后利用几何约束找到真正的动态特征点并过滤。在跟踪和优化模块中仅保留剩余的静态特征,以实现动态环境中准确的相机位姿估计。在TUM的RGB-D数据集和真实环境中进行了实验,与ORB-SLAM相比,在高动态场景中实现了98.49%的精度提升,优于四个经典动态视觉SLAM系统。
    • 沈晔湖; 陈嘉皓; 李星; 蒋全胜; 谢鸥; 牛雪梅; 朱其新
    • 摘要: 传统视觉同步定位和地图构建(Simultaneous localization and mapping,SLAM)算法建立在静态环境假设的基础之上,当场景中出现动态物体时,会影响系统稳定性,造成位姿估计精度下降。现有方法大多基于概率统计和几何约束来减轻少量动态物体对视觉SLAM系统的影响,但是当场景中动态物体较多时,这些方法失效。针对这一问题,本文提出了一种将动态视觉SLAM算法与多目标跟踪算法相结合的方法。首先采用实例语义分割网络,结合几何约束,在有效地分离静态特征点和动态特征点的同时,进一步实现多目标跟踪,改善跟踪结果,并能够获得运动物体的轨迹和速度矢量信息,从而能够更好地为机器人自主导航提供决策信息。在KITTI数据集上的实验表明,该算法在动态场景中相较ORB⁃SLAM2算法精度提高了28%。
    • 金晨凯; 李孝伟; 张丹; 李春欣; 谢少荣
    • 摘要: 特定海洋环境会产生内波吸引子现象,从而诱导等温面的波动,形成特殊的声速梯度场。对内波吸引子产生条件进行研究,对开发新型水下航行器的通信和隐蔽方式具有积极意义。地形条件是引发内波吸引子形成的要素之一。文中基于有限体积法研究了二维重力场作用下不可压缩粘性盐溶液中,形成稳定内波吸引子的几何约束条件,并依据声速与温度的关系,通过引入温度场控制方程,研究了内波吸引子对声速场和声速梯度场的影响。研究表明,对于近直角梯形截面的峡谷区域,当存在微小扰动时,海洋中会产生内波,经多次反射后形成内波吸引子;当峡谷水面宽度和深度比在1~1.3范围内,存在可形成稳定的内波吸引子特定梯形截面,同时声速梯度场也呈现出四边形构型,可为水下航行器提供特定的通信和隐蔽空间。
    • 柴超; 李瑞琴
    • 摘要: 提出了一种在倾倒后具有自我恢复能力的四足并联移动机器人。该四足机器人的腿部结构由一种可重构空间六杆机构构成,该六杆机构由两个改进型球面五杆机构并联而成,具有两种不同的运动位形。其中,运动位形Ⅰ具有1R2T共3个自由度,满足四足机器人对腿部行走机构的自由度需求;运动位形Ⅱ具有2个自由度且工作空间很大,满足其翻身所需要的工作空间条件。运用螺旋理论对球面五杆机构和可重构六杆机构的两种运动位形进行了几何约束分析,这两种运动位形具有互锁性能。运用D-H法对可重构六杆机构进行了逆运动学分析并得到其工作空间,验证了四足机器人翻身的可实现性。分析了四足机器人在翻身时的步态,得出了其在倾倒后自我恢复时腿部电机转动角度与机器人机身重心的关系。在四足机器人的翻身过程中,其腿部的可重构六杆机构均处于运动位形Ⅱ。在Adams软件中验证了预设翻身步态的正确性与合理性。
    • 陈维兴; 王琛; 陈斌
    • 摘要: 针对现有点线融合视觉SLAM(simultaneous localization and mapping)方法中线提取和线匹配准确度低导致定位精度下降的问题,从多维度对现有点线融合双目视觉SLAM方法进行了改进研究。通过内部参数调整和长度阈值筛选改进LSD(line segment detection)提取质量;基于几何约束将线特征匹配抽象为稀疏最小化问题,求得最优解即找到线段最佳匹配;基于图像纹理评分和匹配成功特征数量分配点线特征权重,优化了后端点线特征融合策略。相比LSD算法和LBD(line binary descriptor)匹配方法,短线段数量平均下降了67%,匹配准确度平均提高了18%;相较于PL-SLAM,定位误差在EuRoC和KITTI数据集上分别下降了15%和45%左右。实验表明,通过多维度改进点线SLAM方法各模块的性能有效提高了SLAM系统的定位精度。
    • 曹刘娟; 匡华峰; 刘弘; 王言; 张宝昌; 黄飞跃; 吴永坚; 纪荣嵘
    • 摘要: 近年来的研究表明,对抗训练是一种有效的防御对抗样本攻击的方法.然而,现有的对抗训练策略在提升模型鲁棒性的同时会造成模型的泛化能力下降.现阶段主流的对抗训练方法通常都是独立地处理每个训练样本,而忽略了样本之间的关系,这使得模型无法充分挖掘样本间的几何关系来学习更鲁棒的模型,以便更好地防御对抗攻击.因此,重点研究如何在对抗训练过程中保持样本间的几何结构稳定性,达到提升模型鲁棒性的目的.具体而言,在对抗训练中,设计了一种新的几何结构约束方法,其目的是保持自然样本与对抗样本的特征空间分布一致性.此外,提出了一种基于双标签的监督学习方法,该方法同时采用自然样本和对抗样本的标签对模型进行联合监督训练.最后,分析了双标签监督学习方法的特性,试图从理论上解释对抗样本的工作机理.多个基准数据集上的实验结果表明:相比于已有方法,该方法有效地提升了模型的鲁棒性且保持了较好的泛化精度.相关代码已经开源:https://github.com/SkyKuang/DGCAT.
    • 蒋先刚; 张红斌
    • 摘要: 人体器官组织外部存在复杂的粘连和交错叠加,保留合理的外部参考组织而剥离掉部分外部组织对微创等手术提供可视化导视具有重要意义。本研究提出一种新的通过属性分群和几何约束对器官外部组织进行快速剥离方法,并采用有符号距离场运算对分割后的器官组织空洞进行有效的填充,分割和渲染的数据处理在GPU和CPU间交互操作,实现了人体器官分割和剥离的仿真显示。实验结果表明本研究方法可为各种器官的外部组织的整体和局部分割和剥离提供可视的实时显示,可为微创手术和介入治疗提供导视。
    • 张皓诚; 王晓华; 王文杰
    • 摘要: 实际场景中运动物体的特征点加入到相机位姿计算中,以及静态环境特征点过度稀疏都会导致移动机器人传统视觉同步定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)算法在位姿估计时精度低、鲁棒性差。设计了基于分支空洞卷积的双边语义分割算法,将环境区分为潜在运动区域和静态区域;结合几何约束进行静态特征点的二次判断及对没有先验动态标记而具有移动性的特征点的判断,并在事先均匀提取的全部特征点中进行移除,只应用静态特征点求解相机位姿和构建静态环境地图。在TUM公共数据集上进行实验,验证了提出算法在动态环境中SLAM的定位精度明显优于现有其他方法。在存在运动物体的真实环境下进行建图实验,与ORB-SLAM2算法进行对比,本文算法在动态场景中构建的地图更清晰。
    • 王书宇; 田建艳; 蔡文站; 李济甫; 王素钢; 李丽宏
    • 摘要: 针对目前工业现场弱纹理堆叠工件识别困难的问题,提出一种以工件表面孔洞为特征的改进几何模板匹配算法,以合页为例进行工件识别。首先采用加权平均法对彩色图像进行灰度化处理,再采用Canny算法进行边缘检测;其次采用旋转卡壳算法求取轮廓的最小面积外接矩形,进行几何约束后得到孔洞对应的孔轮廓,并采用随机增量法计算孔轮廓的最小外接圆得到孔特征圆心坐标。采用提出的改进几何模板匹配算法,即根据孔特征之间的几何约束进行工件识别,根据孔特征之间是否存在边缘剔除误识别工件。实验结果表明,提出的算法对带孔弱纹理堆叠工件具有良好的识别效果,工件识别查全率为98.3%,误检率为0.9%,为带孔弱纹理工件的识别提供方法。
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