导读:本文包含了虚拟点云论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:位姿估计,粒子滤波,虚拟3D相机,ICP
虚拟点云论文文献综述
王瑶[1]（2019）在《基于虚拟3D相机的小部件点云模型位姿估计算法研究》一文中研究指出在3C产业中,自动化生产是减少生产成本,提高生产效率的必然选择,尤其是目前占到生产费用较高的装配环节。零部件自动化装配是非常重要和必要的,空间装配中存在大量需要六自由度调整的装配动作。目前在工业场景广泛应用的2D相机不能够满足空间装配需求;同时目前针对以智能手机为代表的3C消费电子产品小部件位姿估计问题,国内外研究不多。因此,本文研究目的,针对智能手机模型,借助3D视觉技术,实现智能手机的位姿估计。本文使用3D相机——双目结构光,获取物体模型的目标点云视图,将物体模型的位姿估计问题转化为3D相机的位姿估计问题,再转化为寻找能够形成目标点云视图的虚拟3D相机位姿估计问题。在粒子滤波算法框架中,结合不受点云密度影响的虚拟3D相机点云视图成像算法和ICP运动模型,实现位姿估计。在手机点云模型附近撒上粒子,每一个粒子相当于一个虚拟3D相机,每个粒子使用HPR算法和坐标变换实现在固定视角下对物体点云模型的3D点云视图提取;在粒子滤波框架中,预测阶段结合ICP算法驱动所有粒子向着能够形成目标点云视图的粒子运动;算法不断迭代计算,直到找到能形成目标点云视图的虚拟3D相机;虚拟3D相机的位姿信息逆运算后完成物体模型相对3D相机的位姿估计。在位姿误差测量实验方案中,为了避免引入手眼标定误差,将误差测量实验分为位置误差测量和姿态误差测量。本文直接使用点云数据,通过实现虚拟3D相机点云视图成像算法,加快了六维位姿空间的位姿搜索速度;算法使用了12个到20个粒子,经过2~3次的迭代后,完成位置误差在1.5 mm,旋转误差在1.5?左右的智能手机模型位姿估计。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2019-07-01）
吴军,马凯,徐海涛,王志军,于之靖[2]（2018）在《采用虚拟立体视觉的航空发动机叶片点云测量方法》一文中研究指出叶片作为航空发动机的重要零部件,加工成本极为昂贵,为了实现对残损叶片的修复,必须精确获取叶片曲面点云数据,为修复提供数据支持。为此,研究了一种采用虚拟立体视觉的测量方法,首先分析虚拟立体视觉系统的数学模型,利用非参模型及精密靶标实现对系统内外参数的标定,然后采用KLT(Kanade-Lucas-Tomasi)算法结合外极线约束实现了叶片散斑点之间的立体匹配,最后采用点到投影射线距离平方和最小化作为约束条件求解叶片点云空间坐标,得到叶片曲面点云数据。实验结果表明,根据本文方法获取的叶片曲面点云数据拟合出的叶片曲面相关系数大于0.99,叶片曲面几何参数均值误差小于0.2 mm。本方法针对发动机叶片点云测量这一特殊应用环境,提出了一种简化的测量方法,实现了叶片点云的高精度、高可靠性测量。(本文来源于《机械科学与技术》期刊2018年11期）
李鹏,邢帅,李瑾,何华,王丹菂[3]（2018）在《基于虚拟特征点的叁维激光点云粗配准算法》一文中研究指出在地面叁维激光点云特征提取的过程中,由于叁维点云数据采集仪器、采集方法及后期处理等因素影响,依靠传统的基于曲率、法线等几何特征及统计学算法提取出的点云特征数量较多且存在较大误差,若使用其直接作为特征点数据进行点云粗配准,很难提高点云粗配准的精度及速度。因此,本文在对点云数据实际空间分布结构分析的基础上,结合特征点提取算法、法向一致化算法、PCA(Principal Component Analysis)方法及特征点聚类等方法,提出了一种叁维激光点云数据虚拟特征点拟合算法。该算法生成的虚拟特征点是由点云实际的特征点拟合得到,或是由位于被测物特征线上的特征点拟合生成的特征线计算得到,该虚拟特征点并不是扫描对象上实际存在的激光反射脚点。通过实验验证,虚拟特征点拟合算法可以较准确地拟合出由于设备及操作方法等原因而未被采集到的建筑物边角点数据,得到的虚拟特征点数据较实际特征点数据具有更少的数据量及更高的精度,使用拟合得到的虚拟特征点可以减少粗配准算法的计算量,提高粗配准算法的计算效率并能获得更精确及可靠的初始配准变换参数。(本文来源于《地球信息科学学报》期刊2018年04期）
张琦,蔺素珍,白佳璐,钟家让[4]（2018）在《基于改进曲线收缩流方法的点云张开孔洞的虚拟修补》一文中研究指出针对现有方法修补点云张开孔洞效果不佳的问题,提出了一种基于改进的曲线收缩流虚拟修补点云张开孔洞的方法。在计算出孔洞边界点的表面法向量和切向量的基础上,根据特征线补全边界缺失部分,组成全部边界;然后得到各边界点切向量垂直平面与边界的交叉点,并与对应边界点构成交叉向量;利用内法向量和交叉向量的加权和计算边界点生长方向,根据原始点云的密度确定生长步长,从而进行修补;最后,利用拉普拉斯平滑算法光顺网格,使网格均匀化,得到最终修补效果。实验结果表明,与基曲面网格添加法、波前法和几何特征修补法对比,基于改进的曲线收缩流方法在高斯曲率分布相似性方面提高26.8%。(本文来源于《激光与光电子学进展》期刊2018年09期）
张琦,蔺素珍,白佳璐,王栋娟[5]（2017）在《基于回溯双向波前法虚拟修补点云孔洞》一文中研究指出针对虚拟修补边界点凹凸不平且分布不均的点云孔洞效果欠佳的问题,提出了回溯双向波前法虚拟修补包含复杂边界的孔洞.以具有复杂边界孔洞的青铜器模型为例:首先,叁角网格化青铜器点云数据并依据网格化结果提取出孔洞边界,通过比较边界点集的曲率波动幅度以去除伪孔洞边界;其次,以孔洞边界点集的回溯结果为初始点集,并结合向量叉积对初始点集进行凹凸性分类,再对凹、凸点分别采用正、反向波前法逐圈新增点集直至补全;最后,利用最小二乘法拟合曲面平滑新增点集,获得最终修补结果.实验结果表明该方法与划分子洞波前法、曲线流收缩法相比,结构相似性的平均值分别提高了81.14%和93.8%,且曲率差异性更低,修补网格的顶点密度与原始网格更相近且过渡自然,能有效修补复杂边界孔洞.(本文来源于《测试技术学报》期刊2017年06期）
杨焕宇[6]（2016）在《面向虚拟现实的叁维点云数据处理关键技术研究》一文中研究指出虚拟现实技术是在计算机图形学,多媒体技术,传感器技术,计算机仿真以及人机交互技术基础上发展起来的交叉学科,是当前计算机技术研究的热门领域。叁维建模技术是整个虚拟现实系统建立的基础,是虚拟现实技术中的关键技术。叁维建模技术中的点云数据处理技术已成为了虚拟现实技术中的重要研究内容。叁维点云数据处理技术的研究内容广泛,主要包括数据预处理技术、几何属性分析和几何造型方法。其中:数据预处理技术主要涉及数据采集、去噪平顺、孔洞填充、数据精简和分割等技术。几何属性分析主要包括几何特性值计算、特征提取和模型检索等技术。几何造型方法包括曲面重建和模型变形等技术。本文以计算机图形学、计算机辅助几何设计以及离散微分几何学等知识为理论基础,对点云数据的核心技术进行了深入研究。主要内容包括:(1)对点云增强、数据采样、特征提取、数据分割以及模型变形等叁维点云数据处理相关研究领域的国内外研究现状进行了详细综述。为本文所研究的点云数据处理关键技术奠定了理论基础。(2)针对点云增强处理迭代计算过程中运算效率低的问题,提出了一种基于重采样的改进的叁维点云数据增强方法。利用k邻域以及相邻点的法向量夹角的计算对叁维点云模型的数据进行下采样,降低单次迭代计算的数据量。然后对采样后生成的多个点集分别利用点云增强算法进行计算。多次迭代计算结束后,再进行上采样,得到最终的运算结果。通过定义投影误差和分布的均匀性两个量化指标来衡量误差的影响,并结合模型运行结果的定性分析来评价该方法。实验证明,尽管与直接使用点云增强算法比较,处理结果略微降低了投影精度,但该方法大大提高了点云数据增强的计算效率。(3)提出了一种姿态无关的基于热核描述符和测地距离的人体模型分割方法。该方法通过计算人体点云模型各点的热核描述符,寻找模型热能分布的局部极大值,得到模型的特征点集。热核描述符具有的仿射不变性,使其应用在不同姿态的人体模型上都能正确地提取到人体模型的特征点。在获得人体模型的语义特征点后,我们再采用测地距离的方法来实现人体模型的层次分割。实验证明,该方法能克服测地距离特征提取的缺陷,不同姿态的人体模型都能够得到符合人体语义特征的模型分割结果。(4)提出了一种基于最小能量优化的人体模型变形的方法。该方法通过构建能量优化目标函数,并且设定约束条件。利用最小能量优化的方法在已知弧长约束和曲线上的多点约束情况下实现折线的变形。在满足一定误差的情况下,用折线的变形可以近似为曲线变形。运用重采样WLOP算法对人体点云模型进行点云增强处理,并通过热核描述符和测地距离相结合的方法实现人体模型分割。然后将待变形的人体部位转换成线框模型形式,通过对多条曲线的分层变形,最终实现人体部位的变形处理。实验证明,曲线变形保形效果好,人体模型能按照设定的目标模型围度要求实现变形。(5)提出了一种基于cage变形技术的模型尺寸各向异性调整的方法。该方法首先根据模型特征或内容定义对模型构建初始cage,再利用最小弹性能量方法调整cage的每条边在不同方向的尺度变化,运用均值坐标最终计算出了符合模型尺寸调整约束要求的变形结果。通过对多个不同复杂度模型的尺寸调整实验证明,该方法能实现模型各向异性的尺寸调整,并且能保持模型的敏感特征。论文最后对所做的研究工作进行了总结,并对下一步的研究内容及研究方向进行了讨论和展望。(本文来源于《东华大学》期刊2016-10-01）
胡凌燕,何声星,熊鹏文,刘小平,任忠杰[7]（2016）在《基于点云模型的虚拟手术系统建模及碰撞检测》一文中研究指出建模与碰撞检测算法是虚拟手术具有良好实时性的前提。通过,CT得到病人身体患部的点云数据再基于八叉树剖分算法,采用层次包围球结构,对手术部位的软组织及器官进行建模。为了提高碰撞检测的实时性,将手术器械物理模型简化为一个小球或一条直线与软组织交互,而几何模型保持不变,这样在不影响虚拟手术的视觉效果同时又提高了碰撞检测的速度。实验结果表明,算法能准确检测出虚拟手术器械与虚拟模型接触的点,而且碰撞检测实时性显着提高,简化后的平均碰撞检测时间仅为虚拟手术的快速碰撞检测算法中未简化的方法平均时间的10%。(本文来源于《数据采集与处理》期刊2016年05期）
刘亚楠[8]（2015）在《点云处理方法研究及在文物虚拟复原中的应用》一文中研究指出秦皇陵兵马俑作为世界第八大奇迹,是学者们研究中国古代的政治、经济、文化等信息的重要载体,而发掘出土的秦俑多已破损,用逆向工程手段对破损的兵马俑碎片进行数字化采集得到的原始数据往往包含很多噪点,且这些碎片点云数据量大,使后续的虚拟拼合工作更为复杂。针对文物虚拟复原的需求,本文对文物点云模型的优化方法展开研究,研究工作如下：1、提出了基于改进LOP算子(Locally Optimal Projection)即局部最优投影算子的文物点云模型去噪与平滑方法。在点云模型去噪处理中采用加权LOP算子即WLOP算子,解决了LOP算子在去噪过程中对点云模型边缘处理效果不理想的问题；在点云模型平滑处理中采用散乱点云保凸插值方法改进LOP算子,有效避免了在平滑处理过程中导致的点云模型局部体积收缩问题,提高了点云模型质量。2、提出了基于粒子仿真和自适应曲率采样相结合的点云简化算法,该算法针对粒子仿真简化后容易出现空白区域和自适应曲率采样容易导致点云模型细节流失的不足,采用两种方法相结合的点云简化算法,解决了传统单一算法中出现的效率低下和简化效果不佳的问题,在保证点云规模精简的同时,有效地保留了原始模型的显着几何特征,为后续处理过程提供了可靠的数据来源。3、设计并实现了基于兵马俑点云模型的优化系统,该系统具有点云自动去噪、散乱点云均匀化以及点云的特征保持简化叁个功能。将上述研究方法应用在文物模型数据的优化过程中,较好的保留了文物模型的细节特征,为后续的文物拼接过程奠定了数据基础。(本文来源于《西北大学》期刊2015-12-01）
尚大帅,周勃,王江涛,付浩[9]（2015）在《一套基于虚拟格网的城区LiDAR点云数据滤波流程》一文中研究指出针对城区LiDAR点云数据滤波问题,结合城市地区点云数据的特点,引入虚拟格网技术,提出一种基于坡度的城区LiDAR点云数据滤波流程。该流程首先根据点云密度构建虚拟格网;其次基于虚拟格网进行单一阈值法粗差剔除;然后依据最大建筑物边长进行地面种子点选取;最后,基于坡度进行地面点判断。实验方面,通过两组实验验证了该流程的可行性和有效性。(本文来源于《测绘技术装备》期刊2015年02期）
任忠杰[10]（2015）在《基于点云模型虚拟手术训练系统的碰撞检测及力反馈算法研究》一文中研究指出虚拟现实是跨学科的一项综合性技术,在军事、电影、医疗和游戏等领域得到了广泛应用。虚拟现实能模拟客观世界并且可视化的展现出来,使人有身临其境的感觉。虚拟手术给外科医生提供一个可重复使用的手术训练平台,并且可以帮助医生进行术前预演,以及手术结果预测,便于规避风险。碰撞检测和力反馈算法设计是保证虚拟手术训练系统沉浸感和透明性的前提。为了保证碰撞检测的实时性,论文构造“八叉树”来存储“点云数据”并在包围球算法的基础上,针对不同的虚拟手术器械提出“包围球与简化点碰”算法和“包围球与简化线碰”算法,提高了检测效率。为了保证手术器械与软组织交互时,不影响系统的稳定性,设计了自适应限制输出力算法来保证输出力的连续性和平稳性。碰撞检测是虚拟手术中不可缺少的关键部分。碰撞检测算法的快速性以及准确性是虚拟手术具有良好实时性的前提。论文采用层次包围球算法,通过空间剖分构造“八叉树”来存储“点云数据”。为了提高碰撞检测的实时性,根据手术器械的功能部位为尖端或者切割线,分别将其简化为一个点或一条直线,但视觉呈现不变,这样在不影响虚拟手术视觉效果的同时又大大提高了碰撞检测的速度。通过实验结果证明,系统平均检测时间比传统方法少70%以上。力反馈控制算法是保证系统稳定性的关键。虚拟手术训练系统由操作者、力反馈设备、采样保持器和虚拟环境四个二端口网络组成。论文采用自适应限制输出力算法保证系统的稳定性。自适应限制输出力算法必须满足无源理论。系统根据无源理论预测出下个采样时刻保证系统稳定的最大输出力,并以这个力作为当前触觉机械手的输出限幅值,对输出的力进行实时校正。通过实验结果证明,论文算法能够有效保证系统的稳定性。(本文来源于《南昌大学》期刊2015-05-31）
虚拟点云论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
叶片作为航空发动机的重要零部件,加工成本极为昂贵,为了实现对残损叶片的修复,必须精确获取叶片曲面点云数据,为修复提供数据支持。为此,研究了一种采用虚拟立体视觉的测量方法,首先分析虚拟立体视觉系统的数学模型,利用非参模型及精密靶标实现对系统内外参数的标定,然后采用KLT(Kanade-Lucas-Tomasi)算法结合外极线约束实现了叶片散斑点之间的立体匹配,最后采用点到投影射线距离平方和最小化作为约束条件求解叶片点云空间坐标,得到叶片曲面点云数据。实验结果表明,根据本文方法获取的叶片曲面点云数据拟合出的叶片曲面相关系数大于0.99,叶片曲面几何参数均值误差小于0.2 mm。本方法针对发动机叶片点云测量这一特殊应用环境,提出了一种简化的测量方法,实现了叶片点云的高精度、高可靠性测量。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
虚拟点云论文参考文献
[1].王瑶.基于虚拟3D相机的小部件点云模型位姿估计算法研究[D].哈尔滨工业大学.2019
[2].吴军,马凯,徐海涛,王志军,于之靖.采用虚拟立体视觉的航空发动机叶片点云测量方法[J].机械科学与技术.2018
[3].李鹏,邢帅,李瑾,何华,王丹菂.基于虚拟特征点的叁维激光点云粗配准算法[J].地球信息科学学报.2018
[4].张琦,蔺素珍,白佳璐,钟家让.基于改进曲线收缩流方法的点云张开孔洞的虚拟修补[J].激光与光电子学进展.2018
[5].张琦,蔺素珍,白佳璐,王栋娟.基于回溯双向波前法虚拟修补点云孔洞[J].测试技术学报.2017
[6].杨焕宇.面向虚拟现实的叁维点云数据处理关键技术研究[D].东华大学.2016
[7].胡凌燕,何声星,熊鹏文,刘小平,任忠杰.基于点云模型的虚拟手术系统建模及碰撞检测[J].数据采集与处理.2016
[8].刘亚楠.点云处理方法研究及在文物虚拟复原中的应用[D].西北大学.2015
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[10].任忠杰.基于点云模型虚拟手术训练系统的碰撞检测及力反馈算法研究[D].南昌大学.2015