北京三维数据服务承诺守信 大势智慧
作者:大势智慧2022/9/5 19:07:22







在计算机内生成物体三维表示主要有两类方法。一类是使用几何建模软件通过人机交互生***为控制下的物体三维几何模型,另一类是通过一定的手段获取真实物体的几何形状。前者实现技术已经十分成熟,现有若干软件支持,比如:3DMAX、Maya、AutoCAD、UG等等,它们一般使用具有数学表达式的曲线曲面表示几何形状。后者一般称为三维重建过程,三维重建是指利用二维投影***物体三维信息(形状等)的数学过程和计算机技术,包括数据获取、预处理、点云拼接和特征分析等步骤。







精细配准是一种更深层次的配准方法。经过前一步粗配准,得到了变换估计值。将此值作为初始值,在经过不断收敛与迭代的精细配准后,达到更加准确的效果。以经典的ICP算法为例,该算法首先计算初始点云上所有点与目标点云的距离,保证这些点和目标点云的***近点相互对应,同时构造残差平方和的目标函数。ICP算法能够获得精正确无误的配准结果,对自由形态曲面配准问题具有重要意义。另外还有如SAA(Simulate Anneal Arithmetic,模拟退火)算法、GA(Genetic Algorithm,遗传)算法等也有各自的特点与使用范畴。








SLAM和三维重建有什么区别?


SLAM:同步***与地图构建;定谁的位?相机的位,相机在机器人身上,就是定机器人的位。建谁的地图?相机经过地方的地图。二者结合,才能确定机器人在某个地图中的具体位置,和这个场景(地图)下的连续运动轨迹。

三维重建(SFM):从运动***结构。我觉得更像是构建目标的三维模型。








说三维重建首先要从计算机视觉讲起。计算机视觉包含两个基本方向,物体识别和三维重建。图像识别的突破性进展源自于2012年卷积***网络(CNN)的兴起。在此之前,计算机视觉的核1心研究方向是三维重建。因为在当时,对于图像的特征提取主要是通过三维重建的方法来定义和实现的。自2012年以来,图像的特征便逐渐由***网络来自动学习。

三维重建的应用是很广泛的,对于自动驾驶、VR、AR等应用领域应用来讲,三维重建是核1心技术,并且实时三维重建是必然趋势,因为我们生活在三维空间里,必须将虚拟世界***到三维,我们才可以和环境进行交互。








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