【摘 要】
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目标物体尺寸和方位识别是移动机器人在未知环境下实现自主搬运的关键技术,主要难点是如何从混有地面和周边环境信息的3维点云数据中提取物体信息,并准确识别其方位和尺寸。常用的方法是通过3维点云建立物体包围盒,但是现有的基于PCA(主成分分析)或基于边缘点云提取的包围盒建立方法对物体边缘点云噪声比较敏感。文中主要针对室内搬运场景中方形箱式物体,提出1种基于3维点云欧氏聚类和RANSAC(随机采样一致性)边
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目标物体尺寸和方位识别是移动机器人在未知环境下实现自主搬运的关键技术,主要难点是如何从混有地面和周边环境信息的3维点云数据中提取物体信息,并准确识别其方位和尺寸。常用的方法是通过3维点云建立物体包围盒,但是现有的基于PCA(主成分分析)或基于边缘点云提取的包围盒建立方法对物体边缘点云噪声比较敏感。文中主要针对室内搬运场景中方形箱式物体,提出1种基于3维点云欧氏聚类和RANSAC(随机采样一致性)边界拟合的物体尺寸和方位识别算法。首先,采用点云截断、体素滤波降采样和离群点移除对数据进行预处理,然后采用
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铁路物流系统在我国现代物流体系中发挥着至关重要的作用。基于物联网技术的铁路系统物流业务流程的构建,有助于铁路物流系统的运作效益的提升。本文主要从传统铁路物流体系中存在的问题入手,对基于物联网技术的铁路物流系统的仓储业务流程、运输业务流程和配送业务流程进行了探究。
针对汽车底盘序列图像的模糊复原以及伪像去除问题,提出了汽车底盘异物检测总体构架,并且成功利用二维最大公因子的图像序列盲复原(2D-GCD)算法以及小波图像融合规则实现了汽车底盘模糊图像的复原。首先对模糊图像序列进行预处理工作,过后利用SURF算法提取特征点进行匹配,根据匹配得到的多帧图像进行加权平均获得一副新的降质图像,然后将其与每幅图像用2D-GCD算法进行复原,得到的序列图像在小波变换的融合规
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