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屏蔽器可以阻止探测深度信息

    在本文中,提出了一种新的实时且智能的移动机器人系统,用于使用嵌入PAN/TILT系统中的立体声摄像头进行路径计划和导航。在拟议的系统中,通过使用YCBCR颜色模型从一系列立体声图像对检测到移动人员的面部区域可以检测到深度信息。然后,可以根据检测到的深度信息来计算移动机器人系统与移动人员面对面之间的距离。

    因此,基于对这些数据的分析,可以检测到三维对象。最后,通过使用这些检测到的数据,可以为可以计划路径,浏览周围对象并探索室内环境的视觉引导机器人的2D空间地图。从具有480个顺序立体图像的目标跟踪的一些实验中,发现相对位置的计算值和测量值之间的误差比平均为1.4%。同样,提议的目标跟踪系统已达到目标检测的高速度为0.04秒/框架,目标跟踪为0.06秒/框架。
空间增强现实(SAR)旨在将虚拟信息在空间上叠加到现实世界的物体上。

    在过去的几十年里,它取得了很大的成功,并被广泛应用于各个领域,例如医学、原型设计、娱乐等。然而,为了获得高质量的投影,人们必须处理多个问题,其中包括最重要的是有限的投影仪输出色域、环境照明、彩色背景以及投影场景的任意几何表面配置。这些因素会导致图像失真,需要额外的补偿步骤。智能投影是 PAR 应用的核心。它们配备了投影和采集设备,可以控制投影外观并即时进行校正以补偿失真。尽管主动结构光技术迄今为止已成为解决此类问题的事实上的方法,但本博士论文提出了一种相对较新的非侵入式基于内容的方法,用于多个平面的几何补偿和 SAR 中的物体识别。研究了颜色不变性在特征中的使用。