8、3D 成像系统:被动与主动技术全解析

3D 成像系统:被动与主动技术全解析

1. 被动 3D 成像系统基础

被动 3D 成像系统不发射任何照明光线,仅感知场景反射的环境光。在户外,通常是反射的太阳光;在室内,则是标准室内照明反射的光线。例如在使用立体图像进行危险检测时,通过基于相关性的匹配生成密集的 3D 点云,将高于地平面的点云簇视为危险物。

1.1 危险检测示例

检测对象 示例说明
卡车 通过立体图像检测卡车,生成相应的危险地图
行人 同样利用立体图像检测行人,并生成危险地图

1.2 3D 点云生成流程

graph LR
    A[获取立体图像] --> B[基于相关性匹配]
    B --> C[生成密集 3D 点云]
    C --> D[识别高于地平面的点云簇]
    D --> E[视为危险物]

2. 被动与主动 3D 成像系统对比

被动和主动 3D 成像系统在原理和性能上存在显著差异。

2.1 原理差异

  • 被动系统 :依靠环境光,通过处理图像和匹配图像特征来计算 3
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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