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包邮场景建模与机器人感知
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- ISBN:9787302648840
- 装帧:平装-胶订
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 开本:其他
- 页数:284
- 出版时间:2023-11-01
- 条形码:9787302648840 ; 978-7-302-64884-0
本书特色
本书将理论与实践相结合,既包含*基础的算法,又涉及*新的技术,并附以详细的代码或伪代码资源,以及“章节知识点”等特色内容,期望为从事该领域相关工作的人员提供一些有效的参考。
内容简介
本书重点研究利用视觉信息对场景进行实时重建和理解,以实现主动交互功能。从机器人与场景建模、理解、导航、交互等领域出发,全方位地讲解其所涉及的相关技术和具体实践。本书围绕场景建模与机器人感知的主题,建立了一个多学科交叉融合的知识体系,主要面向对计算机图形学、计算机视觉和机器人感兴趣的高年级本科生、研究生及相关技术人员。本书将理论与实践相结合,既包含*基础的算法,又涉及**的技术,并附以详细的代码或伪代码资源,以及“章节知识点”等特色内容,期望为从事该领域相关工作的人员提供一些有效的参考。
目录
场景探索 2.4本章小结 2.5思考题 参考文献 第3章场景理解 3.1概述 3.2国内外主要研究工作 3.2.1基于物体检测与分类的室内场景理解 3.2.2基于场景图发掘物体关联的室内场景理解 3.2.3小结 3.3技术实践 3.3.1技术案例一: 基于卷积神经网络的点云语义分割与分类 3.3.2技术案例二: 基于三维场景点云的场景图生成 3.4本章小结 3.5思考题 参考文献
第4章机器人导航与避障 4.1概述 4.2国内外主要研究工作 4.2.1经典重定位算法 4.2.2基于深度学习的重定位算法 4.2.3经典导航与避障算法 4.2.4基于深度学习的导航与避障算法 4.2.5小结 4.3技术实践 4.3.1技术案例一: 基于特征数据库匹配的相机重定位 4.3.2技术案例二: 基于深度学习的相机重定位 4.3.3技术案例三: 基于相机重定位的机器人导航 4.3.4技术案例四: 基于已知栅格地图的机器人避障 4.3.5技术案例五: 基于深度强化学习的多智能体避障 4.3.6技术案例六: 基于单目相机的复杂场景自主避障 4.4本章小结 4.5思考题 参考文献 第5章机器人抓取 5.1概述 5.2国内外主要研究工作 5.2.1基于分析法和经验法的抓取方式检测 5.2.2基于深度学习的抓取方式检测 5.2.3小结 5.3技术实践 5.3.1技术案例一: 基于物体交互动力学的抓取姿态检测 5.3.2技术案例二: 基于主动学习的机器人抓取 5.3.3技术案例三: 基于Faster RCNN的机器人抓取 5.3.4技术案例四: 基于弱监督语义分割网络的机器人抓取 5.3.5技术案例五: 基于生成式的抓取姿态检测 5.4本章小结 5.5思考题 参考文献 第6章综合项目实践: 面向机器人任务的三维场景建模与理解 6.1项目实践背景 6.2项目实践概述 6.3项目实践结构 6.4主要模块设计与实现 6.4.1多个RGBD相机的驱动与信息采集 6.4.2基于多RGBD相机融合的室内场景三维重建 6.4.3基于RGBD序列的场景标记技术方法 6.4.4平台设计 6.5本章小结 6.6思考题 参考文献
作者简介
杨鑫,本科毕业于吉林大学计算机学院,于浙江大学-美国加州大学戴维斯分校计算机学院进行博士生联合培养,获工学博士学位,香港城市大学博士后。现任学校学科建设办公室副主任,分管学校双一流学科规划、学科平台与经费管理工作。主要研究方向为计算机图形学与视觉、类脑计算、多模态大数据分析与决策。
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