4、图像捕获、表示与3D深度处理技术解析

图像捕获、表示与3D深度处理技术解析

一、图像捕获技术

(一)衍射光栅成像

衍射光栅是一种照明编码设备,该技术可通过并行捕获窄孔径衍射光栅的一系列低分辨率图像,在减小探测器尺寸的同时提供更高分辨率的图像。衍射光栅能够从相同的传感器数据中生成广泛的信息,包括深度信息、提高像素分辨率、视角位移以及在拍摄后实现多焦平面聚焦。

光结构或编码元件有多种配置方式:
1. 物体侧编码 :靠近拍摄对象。
2. 光瞳面编码 :靠近物体侧的镜头。
3. 焦平面编码 :靠近探测器。
4. 照明编码 :靠近照明器。

(二)飞行时间(TOF)传感器

TOF传感器通过测量红外光传播和反射的时间来工作,它是一种测距仪或激光雷达。一些单芯片TOF传感器阵列和深度相机解决方案已经出现,如Kinect深度相机的第二代产品。

其基本原理是在已知时间向场景发射红外光(如通过脉冲红外激光),然后测量每个像素处光返回的时间。高端系统在数百米范围内可实现亚毫米级精度,具体精度取决于使用条件、设计方法和红外激光的功率。

TOF传感器的每个像素包含多个有源组件:
1. 红外传感器阱 :用于检测红外光。
2. 定时逻辑 :测量从照明到检测红外光的往返时间。
3. 光闸 :用于同步电子快门和脉冲红外激光。

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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