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文档简介
基于视觉的机器人三维场景重建技术机器人环境感知技术-第七章第一讲
基于视觉的机器人三维场景
重建技术相机：双目多目双目相机三维成像原理第二讲
基于双目视觉的机器人三维语义地图构建方法多尺度多阶段编码特征提取单层卷积神经网络层：编码特征提取网络：多尺度多阶段编码特征提取弹性动态卷积𝐿(∙)：提取的左右图像的特征维度（𝐵,𝐶,𝐻,𝑊）变化：多尺度渐进式匹配代价特征融合与深度估计双目立体匹配网络中常用代价构建方法：多尺度渐进式匹配代价特征融合与深度估计渐进式特征融合代价聚合三维堆叠卷积代价聚合模块：多尺度渐进式匹配代价特征融合与深度估计视差回归与深度估计
每个像素在特征维度D的置信度网络模型采用多尺度多视差输出模块，其定义如下:多尺度多视差输出用平滑损失函数函数来训练网络的视差回归预测结果多尺度特征融合机器人三维语义地图构建实验结果与分析实验结果与分析性能评价指标：SceneFlow数据集：平均视差定义：像素误差百分比评价指标定：平均深度误差定义：ZedStereo数据集：像素深度误差百分比评价指标定义：实验结果与分析在SceneFlow数据集上的可视化视差估计结果在ZedStereo数据集上的可视化视差估计结果实验结果与分析移动机器人离线语义地图构建应用第三讲
基于双目视觉的机器人导航场景深度估计方法基于迟滞注意力的编码特征提取基于迟滞注意力机制模型HAM:基于迟滞注意力的编码特征提取迟滞注意力机制模型结构基于迟滞注意力机制模型HAM定义：基于迟滞注意力的编码特征提取基于迟滞注意力机制的特征提取网络基于迟滞注意力机制的特征提取网络模型定义：混合代价构建方法：基于三维分组卷积的监督匹配代价构建基于三维分组卷积的代价构建方法多阶段级联堆叠代价聚合网络结构损失函数:实验结果与分析（a）输入图像（b）视差预测（c）预测错误实验结果与分析（a）输入图像（b）视差预测（c）预测错误双目立体视觉移动机器人导航应用
习题1.什么是尺度不变特征变换（SIFT）算法？其核心思想是什么？2.什么是立体视觉？请解释其在三维重建中的作用。3.什么是多尺度特征提取？请
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