17、三维成像技术解析

三维成像技术解析

1 光学投影成像的问题与挑战

在三维成像中,投影轴会带来额外的问题。相机和投影仪镜头的光圈是一种不太理想的折衷方案。一方面,为了在有限的投影仪强度下获得更高的对比度和信噪比,光圈应该打开;另一方面,为了获得从近点(N)到远点(F)的较宽景深,光圈应该缩小。

此外,从投影仪到相机的可变频率传递也是一个关键影响因素。以圆柱形物体为例,只有区域 Ia 和 Ib 满足奈奎斯特准则(例如,采样频率必须至少是物体频谱上限的两倍)。相机在区域 Ic 看到的空间频率增加,会导致严重的欠采样和相邻像素之间的串扰,最终导致解码错误。区域 II、III 和 IV 在当前传感器位置无法测量,必须从不同视角进行测量。

同时,表面相对于相机和投影仪的方向变化会导致非漫反射表面上的强度发生极大变化。即使在理想的朗伯表面上,相机在区域 Ia 看到的强度也较低,最后圆柱体上只剩下一个小的可测量区域 Ib。在传感器工作空间的中心,测量条件最佳。

2 调制光的飞行时间(TOF)测量

2.1 基本原理

物体的距离或深度 z 可以通过传感器发出并从物体反射回传感器的光信号的回波飞行时间(TOF)τ 来轻松确定,公式为:
[z = \frac{c\tau}{2}]
其中 c 是光速。这个基本关系适用于飞行时间和 II 型干涉距离测量。

2.2 调制类型

调制光的 TOF 测量主要有以下几种调制类型:
1. 脉冲调制 :通过将启动 - 停止信号与并行运行的计数器进行相关来直接测量飞行时间。脉冲调制技术可以区分多个目标,但存在温度敏

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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