場(chǎng)景建模與機(jī)器人感知

定　價(jià)：￥79.00

作　者：	楊鑫、尹寶才、魏小鵬
出版社：	清華大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787302648840	出版時(shí)間：	2023-11-01	包裝：	平裝-膠訂
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：		字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書(shū)重點(diǎn)研究利用視覺(jué)信息對(duì)場(chǎng)景進(jìn)行實(shí)時(shí)重建和理解，以實(shí)現(xiàn)主動(dòng)交互功能。從機(jī)器人與場(chǎng)景建模、理解、導(dǎo)航、交互等領(lǐng)域出發(fā)，全方位地講解其所涉及的相關(guān)技術(shù)和具體實(shí)踐。本書(shū)圍繞場(chǎng)景建模與機(jī)器人感知的主題，建立了一個(gè)多學(xué)科交叉融合的知識(shí)體系，主要面向?qū)τ?jì)算機(jī)圖形學(xué)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器人感興趣的高年級(jí)本科生、研究生及相關(guān)技術(shù)人員。本書(shū)將理論與實(shí)踐相結(jié)合，既包含最基礎(chǔ)的算法，又涉及**的技術(shù)，并附以詳細(xì)的代碼或偽代碼資源，以及“章節(jié)知識(shí)點(diǎn)”等特色內(nèi)容，期望為從事該領(lǐng)域相關(guān)工作的人員提供一些有效的參考。

作者簡(jiǎn)介

　　楊鑫，本科畢業(yè)于吉林大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，于浙江大學(xué)-美國(guó)加州大學(xué)戴維斯分校計(jì)算機(jī)學(xué)院進(jìn)行博士生聯(lián)合培養(yǎng)，獲工學(xué)博士學(xué)位，香港城市大學(xué)博士后?，F(xiàn)任學(xué)校學(xué)科建設(shè)辦公室副主任，分管學(xué)校雙一流學(xué)科規(guī)劃、學(xué)科平臺(tái)與經(jīng)費(fèi)管理工作。主要研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)圖形學(xué)與視覺(jué)、類(lèi)腦計(jì)算、多模態(tài)大數(shù)據(jù)分析與決策。

圖書(shū)目錄

第1章三維重建
1.1概述
1.2國(guó)內(nèi)外主要研究工作
1.2.1基于多視圖幾何的三維重建
1.2.2基于深度學(xué)習(xí)的三維重建
1.2.3小結(jié)
1.3技術(shù)實(shí)踐
1.3.1技術(shù)案例一：基于多任務(wù)的深度圖預(yù)測(cè)
1.3.2技術(shù)案例二：主動(dòng)式目標(biāo)三維重建與補(bǔ)全優(yōu)化
1.3.3技術(shù)案例三：基于模型替換的場(chǎng)景建模
1.3.4技術(shù)案例四：基于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的場(chǎng)景重建
1.3.5技術(shù)案例五：基于單視角圖像的場(chǎng)景重建
1.4本章小結(jié)
1.5思考題
參考文獻(xiàn)
第2章場(chǎng)景探索
2.1概述
2.2國(guó)內(nèi)外主要研究工作
2.2.1三維重建中的場(chǎng)景探索
2.2.2視覺(jué)語(yǔ)義導(dǎo)航中的場(chǎng)景探索
2.2.3小結(jié)
2.3技術(shù)實(shí)踐
2.3.1技術(shù)案例一：對(duì)象感知引導(dǎo)的自主場(chǎng)景三維重建
2.3.2技術(shù)案例二：面向未知三維場(chǎng)景重建系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
2.3.3技術(shù)案例三：視覺(jué)語(yǔ)義導(dǎo)航中基于語(yǔ)義場(chǎng)景補(bǔ)全的
場(chǎng)景探索
2.4本章小結(jié)
2.5思考題
參考文獻(xiàn)
第3章場(chǎng)景理解
3.1概述
3.2國(guó)內(nèi)外主要研究工作
3.2.1基于物體檢測(cè)與分類(lèi)的室內(nèi)場(chǎng)景理解
3.2.2基于場(chǎng)景圖發(fā)掘物體關(guān)聯(lián)的室內(nèi)場(chǎng)景理解
3.2.3小結(jié)
3.3技術(shù)實(shí)踐
3.3.1技術(shù)案例一：基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的點(diǎn)云語(yǔ)義分割與分類(lèi)
3.3.2技術(shù)案例二：基于三維場(chǎng)景點(diǎn)云的場(chǎng)景圖生成
3.4本章小結(jié)
3.5思考題
參考文獻(xiàn)

第4章機(jī)器人導(dǎo)航與避障
4.1概述
4.2國(guó)內(nèi)外主要研究工作
4.2.1經(jīng)典重定位算法
4.2.2基于深度學(xué)習(xí)的重定位算法
4.2.3經(jīng)典導(dǎo)航與避障算法
4.2.4基于深度學(xué)習(xí)的導(dǎo)航與避障算法
4.2.5小結(jié)
4.3技術(shù)實(shí)踐
4.3.1技術(shù)案例一：基于特征數(shù)據(jù)庫(kù)匹配的相機(jī)重定位
4.3.2技術(shù)案例二：基于深度學(xué)習(xí)的相機(jī)重定位
4.3.3技術(shù)案例三：基于相機(jī)重定位的機(jī)器人導(dǎo)航
4.3.4技術(shù)案例四：基于已知柵格地圖的機(jī)器人避障
4.3.5技術(shù)案例五：基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的多智能體避障
4.3.6技術(shù)案例六：基于單目相機(jī)的復(fù)雜場(chǎng)景自主避障
4.4本章小結(jié)
4.5思考題
參考文獻(xiàn)
第5章機(jī)器人抓取
5.1概述
5.2國(guó)內(nèi)外主要研究工作
5.2.1基于分析法和經(jīng)驗(yàn)法的抓取方式檢測(cè)
5.2.2基于深度學(xué)習(xí)的抓取方式檢測(cè)
5.2.3小結(jié)
5.3技術(shù)實(shí)踐
5.3.1技術(shù)案例一：基于物體交互動(dòng)力學(xué)的抓取姿態(tài)檢測(cè)
5.3.2技術(shù)案例二：基于主動(dòng)學(xué)習(xí)的機(jī)器人抓取
5.3.3技術(shù)案例三：基于Faster RCNN的機(jī)器人抓取
5.3.4技術(shù)案例四：基于弱監(jiān)督語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器人抓取
5.3.5技術(shù)案例五：基于生成式的抓取姿態(tài)檢測(cè)
5.4本章小結(jié)
5.5思考題
參考文獻(xiàn)
第6章綜合項(xiàng)目實(shí)踐：面向機(jī)器人任務(wù)的三維場(chǎng)景建模與理解
6.1項(xiàng)目實(shí)踐背景
6.2項(xiàng)目實(shí)踐概述
6.3項(xiàng)目實(shí)踐結(jié)構(gòu)
6.4主要模塊設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
6.4.1多個(gè)RGBD相機(jī)的驅(qū)動(dòng)與信息采集
6.4.2基于多RGBD相機(jī)融合的室內(nèi)場(chǎng)景三維重建
6.4.3基于RGBD序列的場(chǎng)景標(biāo)記技術(shù)方法
6.4.4平臺(tái)設(shè)計(jì)
6.5本章小結(jié)
6.6思考題
參考文獻(xiàn)