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11.
光学透射头盔显示器标定综述 总被引:1,自引:1,他引:0
光学透射头盔显示器(OSTHMD)标定是增强现实技术研究中一个具有挑战性的关键技术问题.文中详细阐述了OSTHMD的标定技术,包括标定要求、标定计算模型、标定方法、标定评估、发展趋势和应用前景等,重点介绍了比较实用的基于单点主动对准法和基于图像的标定方法. 相似文献
12.
13.
数码相机定位是计算机图形学中的一个重要课题,在图像处理等方面有着广泛的应用,对数码相机进行合理建模分析,并利用双目视觉原理对图像进行标定,最后例证了此方法的有效性和精确性。 相似文献
14.
针对河水含沙量测量校准设备的特点,基于ARM7嵌入式平台,本文设计了一种具有自适应能力的智能含沙量测量校准系统,经仿真、实践表明,其在一定的模型误差范围内具有良好的测量品质和鲁棒性.该系统有效地改善了含沙量测试设备的测量精度和稳定度,可为河流的治理及防灾、水处理工程等领域提供可靠的信息支持. 相似文献
15.
基于奇异值分解的机器人工具坐标系标定 总被引:1,自引:0,他引:1
机器人通过在末端安装不同的操作工具来完成各种作业任务,而工具参数的准确度直接影响着机器人操作精度,因此研究一种准确、快速的工具坐标系标定方法具有重要的意义。该文提出一种称为三点五步法的机器人工具坐标系标定方法,并基于矩阵的奇异值分解理论对该标定方法进行了严密的数学推理,证明该标定方法理论上的可行性。采用该算法进行工具坐标系标定具有操作简单、标定精度高、可靠性强和算法易于程序实现的特点。 相似文献
16.
17.
A scanning electron microscope (SEM) is a sophisticated equipment employed for fine imaging of a variety of surfaces. In this study, prediction models of SEM were constructed by using a generalized regression neural network (GRNN) and genetic algorithm (GA). The SEM components examined include condenser lens 1 and 2 and objective lens (coarse and fine) referred to as CL1, CL2, OL-Coarse, and OL-Fine. For a systematic modeling of SEM resolution (R), a face-centered Box–Wilson experiment was conducted. Two sets of data were collected with or without the adjustment of magnification. Root-mean-squared prediction error of optimized GRNN models are GA 0.481 and 1.96×10-12 for non-adjusted and adjusted data, respectively. The optimized models demonstrated a much improved prediction over statistical regression models. The optimized models were used to optimize parameters particularly under best tuned SEM environment. For the variations in CL2 and OL-Coarse, the highest R could be achieved at all conditions except a larger CL2 either at smaller or larger OL-Coarse. For the variations in CL1 and CL2, the highest R was obtained at all conditions but larger CL2 and smaller CL1. 相似文献
18.
In this paper, a new multi-sensor calibration approach, called iterative registration and fusion (IRF), is presented. The key idea of this approach is to use surfaces reconstructed from multiple point clouds to enhance the registration accuracy and robustness. It calibrates the relative position and orientation of the spatial coordinate systems among multiple sensors by iteratively registering the discrete 3D sensor data against an evolving reconstructed B-spline surface, which results from the Kalman filter-based multi-sensor data fusion. Upon each registration, the sensor data gets closer to the surface. Upon fusing the newly registered sensor data with the surface, the updated surface represents the sensor data more accurately. We prove that such an iterative registration and fusion process is guaranteed to converge. We further demonstrate in experiments that the IRF can result in more accurate and more stable calibration than many classical point cloud registration methods. 相似文献
19.
20.
A set-membership (bounded-error) estimation approach can handle small and poor quality data sets as it does not require testing of statistical assumptions which is possible only with large informative data sets. Thus, set-membership estimation can be a good tool in the modelling of agri-environmental systems, which typically suffers from limited and poor quality observational data sets. The objectives of the paper are (i) to demonstrate how six parameters in an agri-environmental model, developed to estimate NH3 volatilisation in flooded rice systems, were estimated based on two data sets using a set-membership approach, and (ii) to compare the set-membership approach with conventional non-linear least-squares methods. Results showed that the set-membership approach is efficient in retrieving feasible parameter-vectors compared with non-linear least-squares methods. The set of feasible parameter-vectors allows the formation of a dispersion matrix of which the eigenvalue decomposition reflects the parameter sensitivity in a region. 相似文献