随着计算机技术和虚拟现实技术的不断发展,基于计算机视觉的交互技术成为智能机器人领域的研究热点。其中,实时路径规划技术仍是移动机器人研究领域的难点之一。针对智能机器人人机交互系统的功能需求,研究基于RGB-D摄像头的实时路径规划技术,设计实时路径规划模块,使系统可以根据实时的视觉信息输入实时规划路径并输出控制决策。首先,对比了常见的SL A M算法,利用开源数据集对两种ROS常见建图算法进行了仿真测试,最终选取Karto算法进行建图,AMCL算法进行定位。其次,对于路径规划算法,例举了常见的全局路径规划算法和局部路径规划算法,并在matlab中利用同一栅格地图进行仿真测试,最终选取A*算法进行全局路径规划,DWA算法进行局部路径规划。最后,基于上述选择的算法,利用ROS系统的软件库和工具集,结合Gazebo动态模拟器实验环境,最终实现了实时路径规划技术的相关仿真与测试。
国家有国界,但音乐教育无国界,国内外先进的音乐教育理念要实现实时在线碰撞,可以借助远程音乐教育的方式,因此远程音乐教育成为教育中的重要环节。如何通过构建安全、快捷的网络链路实现国内外教育资源共享交流是当前远程教育面临的重要议题。流媒体与视频的实时教学在线传输过程需要虚拟专用网络链路的VPN技术,但是目前常用的几种技术都有各自的局限性。文中综合GRE技术、IPSEC技术、DSVPN技术等几种技术比较运用,提出了一种将VPN的安全性与组播数据传输高效性相结合的"IPSec over DSVPN+组播"组网技术。仿真实验、测试的结果表明:采用这种虚拟链路组网技术,能够综合其组成员管理互通、数据认证、加密传输、隧道传输备份等性能,为在线音乐直播互动教学提供可靠的网络技术保障。
近些年,激光雷达、深度相机成为了智能驾驶工作的常用传感器,为智能驾驶提供了多种基于点云的环境感知解决办法。在类似高精地图、激光SL A M、场景语义识别等应用场景中,点云配准则是研究的关键环节。根据点云配准方法的不同,可将其配...
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近些年,激光雷达、深度相机成为了智能驾驶工作的常用传感器,为智能驾驶提供了多种基于点云的环境感知解决办法。在类似高精地图、激光SL A M、场景语义识别等应用场景中,点云配准则是研究的关键环节。根据点云配准方法的不同,可将其配准方法分为基于优化的方法和基于深度学习的方法。文中重点介绍了基于深度学习的方法。基于深度学习的方法根据任务的不同又可以分为基于深度学习的特征提取和基于深度学习的端到端配准,其中基于深度学习的特征提取是对点云数据进行特征学习后,再对提取后的特征利用简单的优化配准方法获得变换矩阵,从而进行点云配准。基于深度学习的端到端配准是在点云输入网络后直接输出变换矩阵,无需再使用优化方法即可进行点云配准。文中对以上具有代表性的点云配准方法进行了调研和分析,总结了其优缺点和后续研究的方向。
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