精华内容
下载资源
问答
  • 做三维和四维最佳时间
    千次阅读
    2019-06-18 14:25:41

    随着科技的迅速发展、计算机的快速发展,在机械工业设计中也在追求更高效更快速更简便的设计目标,如今越来越多的机械工业设计借助计算机三维设计软件来高效完成,今天就简单介绍下机械设计行业用到的三维软件。
      SolidWorks
      SolidWorks为达索系统(Dassault Systemes S.A)下的子公司,专门负责研发与销售机械设计软件的视窗产品。
      SolidWorks公司成立于1993年,由PTC公司的技术副总裁与CV公司的副总裁发起,总部位于马萨诸塞州的康克尔郡(Concord,Massachusetts)内,当初的目标是希望在每一个工程师的桌面上提供一套具有生产力的实体模型设计系统。从1995年推出第一套SolidWorks三维机械设计软件至今,至2010年已经拥有位于全球的办事处,并经由300家经销商在全球140个国家进行销售与分销该产品。1997年,Solidworks被法国达索(Dassault Systemes)公司收购,作为达索中端主流市场的主打品牌。
      SolidWorks软件是世界上第一个基于Windows开发的三维CAD系统,由于技术创新符合CAD技术的发展潮流和趋势,SolidWorks公司于两年间成为CAD/ CAM产业中获利最高的公司。良好的财务状况和用户支持使得SolidWorks每年都有数十乃至数百项的技术创新,公司也获得了很多荣誉。
      该系统在1995-1999年获得全球微机平台CAD系统评比第一名;从1995年至今,已经累计获得十七项国际大奖,其中仅从1999年起,美国权威的CAD专业杂志CADENCE连续4年授予SolidWorks最佳编辑奖,以表彰SolidWorks的创新、活力和简明。至此,SolidWorks所遵循的易用、稳定和创新三大原则得到了全面的落实和证明,使用它,设计师大大缩短了设计时间,产品快速、高效地投向了市场。
      SmartPlant 3D
      SP3D是近二十年来出现的最先进的工厂设计软件系统,由INTERGRAPH(鹰图)工厂设计和信息治理软件公司推出的新一代、面向数据、规则驱动的软件主要是为了简化工程设计过程,同时更加有效的使用并重复使用现有数据。做为INTERGRAPH SmartPlant软件家族的一员,SmartPlant 3D主要提供两方面的功能:
      首先,它是一个完整的工厂设计软件系统,其次,它可以在整个工厂的生命周期中,对工厂进行维护。
      决定使用全新技术开发SmartPlant 3D并不是一件很轻易的事。介绍一种新的技术总是包含很大的风险。尤其是经过了25年的不断改进,业界所接受的技术被广泛应用的条件下。但是SmartPlant 3D确实提供了一种更好的工厂设计的方式。INTERGRAPH相信使用这一新的软件所带来的巨大的商业利益及竞争的优势将证实,采用SmartPlant 3D是准确的,同时SmartPlant 3D 将很快的被作为首选技术从而成为新的工业标准。
      SmartPlant 3D是一个前瞻的软件,它将永远的改变工厂的工程化过程及设计过程。它打破了传统的设计技术带给工厂设计过程的局限。
      它的目标不仅局限于如何帮助用户完成工厂设计,它还能帮助用户优化设计,增加生产力同时缩短项目周期。 提供竞争优势 现在全球化的,高速的项目实施过程需要工程公司(EPC)能够成功的治理及实施项目,这意味着要在全球范围内多个设计中央的同步工作的同时,满意项目的进度及费用要求。他们还需要保存他们的最优的设计方案以备以后的项目中重复使用,从而增加生产效率及保存公司的设计知识。
      同时业主需要雇佣内部的及专业的工程公司来进行工厂的设计,翻修设计及维护设计,因此他们需要有能力来重复使用已建工厂的设计数据,来缩短项目的设计周期。他们也需要使用已建项目的模型,来支持日常运行及维护。
      SmartPlant 3D拥有自动化功能及规则驱动的技术,可以显著提高生产效率、设计和工程质量,特别是能够快速准确地创建和修改管道模型。
      鹰图公司是著名的工程和地理空间软件供应商,其研发的SmartPlant 3D是目前世界上仅有的新一代三维工厂设计解决方案,提供了设计工厂所需的所有功能,并能在整个生命周期中保持其处于竣工图状态。同时,它还可以优化设计,提高安全性、产品质量及生产率。
      PDMAX
      Pdmax是长沙思为软件有限公司自主研发的三维工厂设计软件,它以独立的数据库为基础,AutoCad为图形平台,实现了多专业多用户的协同设计。Pdmax可为用户提供三维结构设计、设备布置、配管设计、平断面图、轴测图、数据匹配检查、碰撞检查、自动统计材料、导出应力分析文件等功能,并能完全兼容PDMS系统数据。
      其主要模块包括:
      一、项目管理模块
      二、元件等级模块
      三、设计模块
      四、出图模块
      五、接口
      六、运行环境
      可在Windows2000、XP、VISTA等系统(支持32位、64位)上运行,以AutoCAD 2006及以上版本为运行平台。应用领域涉及电力、石油、石油化工、化工、油田、燃气热力、医药、核工业、纺织、轻工、钢铁、油脂工程等行业。
      PDMS
      PDMS是英国AVEVA公司(原CADCentre公司)的旗舰产品,自从1977年第一个PDMS商业版本发布以来,PDMS就成为大型、复杂工厂设计项目的首选设计软件系统。
      PDMS(PlantDesignManagementsystem)即工厂三维布置设计管理系统,该软件具有以下主要功能特点:
      1.全比例三维实体建模,而且以所见即所得方式建模;
      2.通过网络实现多专业实时协同设计、真实的现场环境,多个专业组可以协同设计以建立一个详细的3D数字工厂模型,每个设计者在设计过程中都可以随时查看其它设计者正在干什么;
      3.交互设计过程中,实时三维碰撞检查,PDMS能自动地在元件和各专业设计之间进行碰撞检查,在整体上保证设计结果的准确性;
      4.拥有独立的数据库结构,元件和设备信息全部可以存储在参数化的元件库和设备库中,不依赖第三方数据库;
      5.开放的开发环境,利用ProgrammableMacroLanguage可编程宏语言,可与通用数据库连接,其包含的AutoDraft程序将PDMS与AutoCAD接口连接,可方便地将二者的图纸互相转换,PDMS输出的图形符合传统的工业标准。
      PDMS是英国AVEVA公司(原CADCentre公司)的旗舰产品,自从1977年第一个PDMS商业版本发布以来,PDMS就成为大型、复杂工厂设计项目的首选设计软件系统。AVEVA PDMS 11.6版本包括以下功能:
      1.改进、扩展了绘制草图功能,包括自动出图(ADP)、快速产生清洁的图形;
      2.新的数据库技术增强了对多专业设计的支持,并能满足当今工厂模型数据信息量极度膨胀的要求;
      3.新颖的Piping特点,Advanced Router for Piping,它为管道设计工程师提供了一种自动配管的有效工具,大大减少设计时间;
      4.更加精确和详细的螺栓材料表(MTO),能防止螺栓的丢失,并且改进了ISO图的产生,避免由管线制造商重绘管段图;
      5.应用标准的组合件和配置使得结构设计更加快速、直观,由简单、强大的图形用户界面(GUI)驱动;
      6.改进后的HVAC设计应用变得更为易学易用,并扩充了元件库,包括复杂的附件和标准件;这个新的HVAC应用能产生一个详细的工程图,包括空间布置、详细的材料表(MTO)及重量统计表;
      7改进了项目管理的功能,包括有效的系统管理,并能产生数据库修改的历史报表。
      CADWORX
      CADWorx Plant Professional 2013是美国Intergraph公司研发的基于AutoCAD平台的完全兼容AutoCAD命令的3D工厂设计软件。CADWorx 采用全新的建模模式,是继Smart Plant 3D,PDS后又一款具有超前革新意识的力作。Intergraph将继续开发并增强CADWorx软件功能,并努力将其变成设计师手中最好的工具。
      作为Intergraph CADWorx and Analysis Solution(简称ICAS)系统中的一员,CADWorx具有完备的规范元件库和管道等级文件:软件内置有150#﹑300#﹑600#﹑和900#、1500#、2500#管件的详细规范,同时软件内置有国内的JB,HG,SY,GB等系列规范,这些规范可以复制和修改以适应不同工作的需要。
      用户可以方便快捷地定义自己的元件库和管道等级文件。灵活方便的3D建模功能使您可以方便地建立结构模型、建立用户的管架和框架。您也可以建立各种设备和容器以及暖通风(HVAC)。CADWorx帮你完全摆脱其它CAD配管软件的约束。3D模型建立可以通过搭积木方式建立,也可以使用自动选择布管工具,画一条简单的二维或三维多义线,然后用内设的自动布管功能增加管子或弯头,你可以在任意角度﹑任一方向布管。你可以用对焊﹑承插焊或螺纹,法兰管道,迅速而方便地建立管道模型。
      这是一款功能强大的设备模型设计软件,它包含强大的可变模型设计与产生的功能,利用灵活的复制能力,可以简单快速地创建出各种设备零件,管道,还可将设计的部分快速的插入到复杂的模型中。
      AutoPLANT Piping
      AutoPLANT Piping 是Bentley公司出品的基于 AutoCAD 的管道设计和三维建模软件,可迅速生成智能的三维生产模型。
      AutoPLANT Piping可将组件和工程图控制的数据动态链接至外部项目数据库。数据库信息可用于生成报告,也可以用于全局性处理和修改组件的描述性数据。
      AutoPLANT Piping 支持创建工程施工图(包括平面图、立面图和剖面图),使用图纸空间视图,然后导出三维模型数据,最终可生成工程图。导入/导出功能支持以管道组件格式 (PCF) 输出,然后输入到 Alias Limited 的 ISOGEN 软件,从而用于自动生成 ISOGEN 等角。Drawing Flattener 模块可从三维模型中生成二维平面工程图,包括立面图、平面图和剖面图。适用于快速编辑施工图。
      PDS
      PDS 是由美国INTERGRAPH 公司研制开发的大型工厂设计应用软件。PDS 是Plant Design System 的缩写,它是一个全面的智能的计算机辅助设计和工程设计(CAD/CAE)应用软件,使用PDS产品可以得到最佳的设计结果,它将更有效地降低整个项目的造价,缩减费用,提高产值,最小化风险并保留有价值的数据。
      PDS的应用优势 PDS帮助用户在以下几方面节省更多的资源: 1、 自动化工程提高效率 2、 三维建模过程帮助设计人员更好地设计 3、 支持动态浏览,在工厂未施工之前操作维护人员可进行交互式地观看 4、 碰撞检查减少现场返工 5、 精确的材料报告减少费用 6、 以设计规范为驱动的设计及检查提高设计的精确度
      PDS可以运行在最通用的Windows操作系统平台之上,支持通用的关系数据库系统如:Microsoft SQL Server、Orale及Informixd等很多的第三方软件都有接口。
      AutoCAD Plant 3D
      AutoCAD Plant 3D简称P3D面向日常项目的三维工厂设计软件。
      使用AutoCAD Plant 3D软件对加工工厂进行设计、建模和文档编制。基于熟悉的AutoCAD软件平台,AutoCAD Plant 3D使工厂设计师和工程师能够创建先进的三维设计。基于等级的设计和元件库可以有效简化管道、设备和支撑结构的放置流程。集成的AutoCAD软件功能可以帮助您创建和编辑管道与仪表流程图,并根据三维模型协调基本数据。生成和共享等轴侧视图、正交视图和其它文档。AutoCAD Plant 3D内置在Autodesk Plant Design Suites中。
      它是一款工作空间-专门面向三维工厂设计的用户界面的软件。等级库和元件库-基于等级的技术和标准元件库(ANSI/ASME(B16)和DIN/ISO)。修改元件按库,以满足项目要求。
      管道、设备和结构-以半自动或手动方式创建基于等级库的管线和元件模型。包含一个可定制的标准设备元件库。从外部参考或以参数化的方式创建结构元素。
      施工文档-生成精确的ISO图、正交视图和其它文档。搜索和报表-查询和处理数据。生成材质报表。导出至PCF文件。Autodesk Navisworks兼容性-无缝地对整个项目进行审阅。规范转换器-从其它应用程序导入规范。
      原文整理自网络。

    更多相关内容
  • 在计算机内生成三维信息三维图像重构:个坐标系坐标系转换内参矩阵外参矩阵图像采集设备的标定方法:2.相关概念(1)彩色图像深度图像(2)PCL(3)点云数据(PCD)3.三维重建流程3.1 深度图像获取3.2 预处理3.3...

    1.在计算机内生成三维信息

    1.使用几何建模软件,通过人机交互生成人为控制下的三维:3DMAX、Maya、AutoCAD、UG

    2.获取真实的物体形状:三维重构
    在这里插入图片描述

    三维图像重构:

    摄像机获取图像,对图像分析处理,结合CV知识推导出现实中物体的三维信息

    从二维图像到三维空间的重构(模仿生物两只眼睛观察物体产生的深度)

    对二维图像中像素点的三维信息的恢复,尤其是深度信息

    一般采用两个摄像机,对同一个物体进行采集。

    单视图:信息不完全,需要利用经验知识

    多视图:类似人的双目定位,相对比较容易

    理想:对每个像素点的深度进行恢复

    三维矢量图形 代替 三维位图

    位图:记录一个个的点位,以像素为单位,放大后图像变得模糊不清

    矢量图:不受分辨率影响,适合三维建模,线条顺滑,不逼真,无法产生多彩多变的图像

    过程:

    图像获取:获取二维,影响因素:光照,相机几何特性

    摄像机标定:建立有效的成像模型,求解摄像机的内外参数,结合图像得到在空间中的三维点坐标

    特征提取:特征点、特征线、区域。

    大多以点为匹配基元,怎么提取与怎么匹配 紧密联系,提取时确认匹配方法

    提取算法:

    基于方向导数的方法

    基于图像亮度对比关系的方法

    基于数学形态学的方法

    立体匹配:根据提取的特征,建立各个图像之间的对应关系,将同一个物理空间点,在不同的图像中的成像点,一一对应起来。影响因素:光照,噪声,物体特性,摄像机特性

    三维重建:利用 匹配结果+摄像机标定的内外参数 进行重建

    重构方法:

    空间点的重建:最基本

    空间直线、空间二次曲线的重建

    极线约束法

    全像素的三维重建:最理想,测量条件严格,仅限于某一具体对象

    空间点的三维重建举例:

    在这里插入图片描述

    四个坐标系

    1.像素坐标系:图像的每个像素点,存储在数组中,在图像左上角定义原点,建立图像坐标系uv,坐标分别对应数组中的存储位置
    在这里插入图片描述
    2.图像坐标系(ICS):用来表示像素在图像中的物理位置所建立的坐标系,原点一般在中心。上图xy。

    3.摄像机坐标系(CCS):如图,XY轴与成像平面坐标系的xy平行,Z轴与光轴平行,垂直于图像,交点为图像的主点,也就是成像平面坐标系的原点。OO‘为焦距。
    在这里插入图片描述
    4.世界坐标系(WCS):在环境中选择一个参考坐标系,描述的是摄像机和物体的位置。与摄像机坐标系的关系用旋转矩阵R和平移向量t来描述。对应关系如下:
    在这里插入图片描述

    坐标系转换

    记一个点在

    世界坐标系(WCS,World Coordinate System)中的坐标为 X w = [ x w , y w , z w ] T X_w=[x_w,y_w,z_w]^T Xw=[xw,yw,zw]T

    相机坐标系(CCS,Camera Coordinate System)的坐标为 X c = [ x c , y c , z c ] T X_c=[x_c,y_c,z_c]^T Xc=[xc,yc,zc]T

    相机图像中的投影(ICS,Image Coordinate System)中的坐标为 X = [ u , v ] T X=[u,v]^T X=[u,v]T

    内参矩阵

    表示相机和图像的关系
    在这里插入图片描述

    外参矩阵

    相机和世界的变换

    外参矩阵包括平移矩阵t 和 旋转矩阵R
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    R为3x3, t为3x1

    因此,结合上面两个,推导出 世界和图像的转换
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    图像采集设备的标定方法:

    摄影测量学的传统设备标定方法:17个参数描述二维与三维的约束关系,计算量大,高精度

    直接线性变换法:参数少,便于计算

    2.相关概念

    (1)彩色图像和深度图像

    彩色:RGB,像素点存储其亮度

    深度:像素点存储该点到相机的距离,深度值

    深度值只与该点到摄像机的距离有关,和光照,环境,方向都没有关系。

    但是,由于物体表面反射,半透明或透明物体,深色物体,距离超过量程等因素,会造成深度图缺失

    利用一张RGB+一张dept,可以补全

    (2)PCL

    Point Cloud Library 点云库

    PCL框架包括很多先进的算法和典型的数据结构,如滤波、分割、配准、识别、追踪、可视化、模型拟合、表面重建等诸多功能

    libpcl I/O:完成数据的输入、输出过程,如点云数据的读写;
    libpcl filters:完成数据采样、特征提取、参数拟合等过程;
    libpcl register:完成深度图像的配准过程,例如迭代最近点算法;
    libpcl surface:完成三维模型的表面生成过程,包括三角网格化、表面平滑等。

    (3)点云数据(PCD)

    扫描资料 以点的形式记录,点可以是 三维坐标、颜色、光照强度等。

    点云包括几何信息和非几何信息:

    几何信息:(能够被空间变换影响的,点的这部分维度叫做特征)如:点的坐标、曲面法线、法向量、切向量。

    非几何信息:(不能被空间变换影响,这部分维度叫做描述子)如:颜色、温度、光照强度。

    3.三维重建流程

    在这里插入图片描述
    比较常见的流程是:
    提取图像特征(如SIFT、SURF等)->利用特征将图像计算图像之间的特征匹配->基于匹配的特征进行稀疏重建,得到各个图像的相机位姿和稀疏的特征点云(SfM)->基于相机位姿进行稠密重建,得到稠密点云(PMVS/CMVS)->基于点云重建网格、体素或者纹理

    3.1 深度图像获取

    同时获取深度图像和彩色图像

    3.2 预处理

    对深度图像进行去噪和修复(图像增强)

    3.3 点云计算

    预处理后的图像具有二维信息,像素点的值为深度信息,物体表面到传感器之间的直线距离

    根据上面的结果,计算推导出 世界坐标系和图像像素坐标系之间的转换关系

    3.4 点云配准

    多个不同角度的图片,之间有一些公共部分

    为了利用深度图像进行三维重建,需要对图像进行分析,求解各个图片之间的变换参数。

    这个配准的过程,以公共部分为基准,把不同时间、角度、光照的多个图像,叠加匹配,到统一的坐标系中。

    计算出每个图片相应的 平移向量与旋转矩阵,消除冗余信息

    (1)粗糙配准

    提取多个图片之间的特征点(特征点可以是:直线、拐点、曲线曲率;自定义符号、旋转图形、轴心)

    根据特征方程 初步配准

    粗糙配准后,点云和目标点云 将处于同一尺度与参考坐标系内

    通过自动 记录坐标,得到粗糙配准的 初始值

    算法:SFM(Structure From Motion)

    主要用在单目重建,一段时间内获取连续图像,重建三维环境

    双目:多个摄像机,拍摄同一时刻的同一物体,也称为静态立体视觉

    单目:一个摄像机,但单个图像无法完成,需要一段时间的一系列图像,也称为动态立体视觉

    从不同角度拍摄同一物体

    固定传感器,旋转物体

    旋转传感器,固定物体

    单目根据实时性不同,分为 离线重建,在线重建

    离线重建:如SFM

    在线重建:与SLAM (simultaneous localization and mapping,同步定位与地图绘制)和VO有联系,分为渐进式重建、直接式重建。

    渐进式:(深度滤波)利用下一时刻图像,不断融合之前的三维信息

    SVO: [https://github.com/uzh-rpg/rpg_svo ](https://github.com/uzh-rpg/rpg_svo (深度滤波在depth_filter.cpp) (深度滤波在depth_filter.cpp里面)

    REMODE:https://github.com/uzh-rpg/rpg_open_remode

    直接式:(深度融合)利用若干时刻图像,一次性完成一个场景的三维重建。与SFM类似。但计算的图像少,因此实时性高。

    SfM指的是给出 n n n 个固定的三维空间点的 m m m 张图像: x i j = P i X j , i = 1 , . . . , m ; j = 1 , . . . , n . x_{ij}=P_iX_j, i=1,...,m;j=1,...,n. xij=PiXj,i=1,...,m;j=1,...,n.
    m × n m \times n m×n个对应关系 x i j x_{ij} xij 中估计出 m m m个投影矩阵 P i P_i Pi n n n 个三维空间中的点

    SfM问题中的不确定性

    如果我们对场景进行一个变换 Q Q Q,同时对相机矩阵进行其逆变换 Q − 1 Q^{-1} Q1,则图像会保持不变:
    x = P X = ( P Q − 1 ) ( Q X ) x=PX=(PQ^{-1})(QX) x=PX=(PQ1)(QX)
    因而SfM问题中会存在不确定性,通过一些约束可以减小不确定性。
    在这里插入图片描述

    (2)精细配准

    经过粗糙配准,得到变换估计值,作为初始值

    不断收敛和迭代 的进行精细配准,达到更加精准

    基于最小二乘法 对 误差函数 进行最小化处理,反复迭代,直到均方差误差小于设定阈值

    算法:ICP(迭代最近点)、SAA(模拟退火)、GA(遗传算法)

    拓展:最小二乘法(最小平方法)(二乘就是平方的意思)

    作用:误差估计、不确定度、系统辨识及预测、预报

    数学优化技术,通过 最小化误差的平方和 寻找数据的最佳函数匹配

    利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小

    同一组数据,选择不同的 f ( x ) f(x) f(x) ,通过最小二乘法可以得到不一样的拟合曲线,最小二乘法,就是找一个最接近正确的fx

    (3)全局配准

    使用整幅图像 直接计算转换矩阵。

    通过精准配准的结果,进行多帧图像的配准

    序列配准:按照一定顺序

    同步配准:一次性

    减少误差,但消耗内存,时间复杂度也大

    3.5 数据融合

    配准后的深度信息,仍然是空间中散乱无序 的点云数据,只能展现物体部分信息。

    对点云数据进行 融合,获得更加精细的重建模型

    KinectFusion技术

    以传感器初始位置为原点,构造体积网格,把点云空间,分割为一堆小的立方体,立方体称为:体素(Voxel)

    为所有Voxel赋予SDF值(Signed Distance Field,有效距离场),隐式模拟表面

    SDF:此Voxel到重建表面的最小距离值。

    SDF大于0,表示Voxel在表面前

    SDF小于0,表示Voxel在表面后

    SDF接近0,表示Voxel贴近表面

    高效实时,但可重建的空间范围小,因为需要大量空间存储大量的Voxel

    TSDF(Truncated Signed Distance Field,截断符号距离场)

    为了解决Voxel占用大量空间的问题。

    TSDF方法,只存储 距离真实表面 较近的几层Voxel,而不是所有的

    可以大幅度降低KinectFusion的内存消耗,减少模型的冗余点
    在这里插入图片描述

    3.6 表面生成

    构造物体的可视 等值面

    常用 体素级方法 直接处理原始的灰度体数据

    体素级重建算法:MC(Marching Cube,移动立方体)

    http://paulbourke.net/geometry/polygonise/

    常用工具

    在这里插入图片描述
    VisualSFM是一个整合了特征提取、图像匹配、稀疏点云重建、稠密重建(需要单独下载CMVS/PMVS)的软件,,免费但不开源(不能用于商业用途)。基于一系列RGB图像,我们可以得到一个稠密的点云。

    PMVS/CMVS用SFM的输出作为输入,利用稀疏的特征点云、图像和对应的相机位姿来重建稠密点云。可以用于商业目的。PMVS指的是将大的点云合理地分割、重建、拼接的过程。

    MeshLab是常用的点云、网格显示和处理软件,内置了很多3D重建算法,能够进行基于点云的网格重建、简化等。

    COLMAP是一个开源的软件,可以用于商业目的。类似于VisualSFM的前半部分,COLMAP能够用于从图像中得到稀疏特征点云和相机位姿。如果有CUDA的话,COLMAP也能用于稠密点云重建和表面重建。

    Bundler是稀疏重建工具,然而效果可能不如VisualSFM

    展开全文
  • 一、简介基于matlab蚁群算法的三维路径规划二、源代码%% 该函数用于演示基于蚁群算法的三维路径规划算法%% 清空环境clcclear%% 数据初始化%下载数据load HeightData HeightData%网格划分LevelGrid=10;PortGrid=21;%...

    一、简介

    基于matlab蚁群算法的三维路径规划

    二、源代码

    %% 该函数用于演示基于蚁群算法的三维路径规划算法

    %% 清空环境

    clc

    clear

    %% 数据初始化

    %下载数据

    load HeightData HeightData

    %网格划分

    LevelGrid=10;

    PortGrid=21;

    %起点终点网格点

    starty=10;starth=4;

    endy=8;endh=5;

    m=1;

    %算法参数

    PopNumber=10; %种群个数

    BestFitness=[]; %最佳个体

    %初始信息素

    pheromone=ones(21,21,21);

    %% 初始搜索路径

    [path,pheromone]=searchpath(PopNumber,LevelGrid,PortGrid,pheromone, ...

    HeightData,starty,starth,endy,endh);

    fitness=CacuFit(path); %适应度计算

    [bestfitness,bestindex]=min(fitness); %最佳适应度

    bestpath=path(bestindex,:); %最佳路径

    BestFitness=[BestFitness;bestfitness]; %适应度值记录

    %% 信息素更新

    rou=0.2;

    cfit=100/bestfitness;

    for i=2:PortGrid-1

    pheromone(i,bestpath(i*2-1),bestpath(i*2))= ...

    (1-rou)*pheromone(i,bestpath(i*2-1),bestpath(i*2))+rou*cfit;

    end

    %% 循环寻找最优路径

    for kk=1:100

    %% 路径搜索

    [path,pheromone]=searchpath(PopNumber,LevelGrid,PortGrid,...

    pheromone,HeightData,starty,starth,endy,endh);

    %% 适应度值计算更新

    fitness=CacuFit(path);

    [newbestfitness,newbestindex]=min(fitness);

    if newbestfitness

    bestfitness=newbestfitness;

    bestpath=path(newbestindex,:);

    end

    BestFitness=[BestFitness;bestfitness];

    %% 更新信息素

    cfit=100/bestfitness;

    for i=2:PortGrid-1

    pheromone(i,bestpath(i*2-1),bestpath(i*2))=(1-rou)* ...

    pheromone(i,bestpath(i*2-1),bestpath(i*2))+rou*cfit;

    end

    end

    三、运行结果

    qi6jem.jpg

    四、备注

    完整代码或者代写添加QQ1564658423。

    往期回顾>>>>>>

    【VRP】基于matlab遗传算法的带时间窗的车辆路径问题【含Matlab源码 002期】

    【路径规划】基于matlab A*算法解决三维路径规划问题【含Matlab源码 003期】

    【路径规划】基于matlab人工蜂群的路径规划【含Matlab源码 004期】

    【路径规划】基于matlab蚁群求解多旅行商MTSP问题【含Matlab源码 005期】

    【路径规划】基于matlab蚁群算法的无人机路径规划【含Matlab源码 008期】

    【路径规划】基于matlab遗传算法求解多VRP问题【含Matlab源码 010期】

    【路径规划】基于matlab遗传算法的多中心VRP求解【含Matlab源码 011期】

    【路径规划】基于matlab粒子群的三维无人机路径规划【含Matlab源码 015期】

    【路径规划】基于matlab采用遗传算法编制多物流中心的开放式车辆路径问题【含Matlab源码 017期】

    【路径规划】基于matlab粒子群之机器人栅格路径规划【含Matlab源码 018期】

    【路径规划】基于matlab蚁群算法求解最短路径【含Matlab源码 019期】

    【路径规划】基于matlab 免疫算法之物流中心选址问题【含Matlab源码 020期】

    【路径规划】基于matlab人工蜂群的无人机三维路径规划【含Matlab源码 021期】

    【路径规划】基于matalb栅格地图——遗传算法的机器人最优路径规划【含Matlab源码 022期】

    【路径规划】基于matlab栅格地图——遗传算法的机器人最优路径规划【含Matlab源码 027期】

    【路径规划】基于matlab蚁群的多无人机攻击调度【含Matlab源码 034期】

    【路径规划】基于matlab蚁群的三维路径规划【含matlab源码 043期】

    【路径规划】基于matlab粒子群优化蚁群的最短路径求解【含Matlab源码 076期】

    【路径规划】基于matlab蚁群算法求解多中心VRP问题【含Matlab源码 111期】

    【路径规划】基于matlab蚁群算法求解带时间窗的多中心VRP问题【含Matlab源码 112期】

    【路径规划】基于matlab蚁群算法求解带时间窗的多中心VRP问题【含Matlab源码 113期】

    【路径规划】基于matalb遗传算法的多中心VRP求解【含Matlab源码 114期】

    【路径规划】基于matlab模拟退火求解VRP问题【含Matlab源码 115期】

    【路径规划】基于matlab A星的栅格路径规划【含Matlab源码 116期】

    【路径规划】基于matlab一种带交叉因子的双向寻优粒子群栅格地图路径规划【含Matlab源码 117期】

    【TSP】基于matlab蚁群算法求解旅行商TSP问题含GUI【含Matlab源码 118期】

    【路径规划】基于matlab蚁群算法栅格地图路径规划【含Matlab源码 119期】

    【TSP问题】基于matlab差分进化求解的TSP问题【含matlab源码 131期】

    【路径规划】基于matlab遗传算法的旅行商 TSP 问题【含Matlab源码 135期】

    【路径规划】基于matlab模拟退火算法的旅行商 TSP 问题【含Matlab源码 136期】

    【路径规划】基于matlab蚁群算法的智能车路径规划【含Matlab源码 137期】

    【路径规划】华为杯:无人机在抢险救灾中的优化运用【含Matlab源码 138期】

    【路径规划】基于matlab RRT三维路径规划【含Matlab源码 151期】

    【路径规划】基于matalb人工势场无人机编队路径规划【 含Matlab 155期】

    【VRP问题】基于matlab节约算法求解TWVRP问题【含Matlab源码 156期】

    【VRP问题】基于matlab节约算法求解CVRP问题【含Matalb源码 157期】

    【VRP问题】基于matlab禁忌搜索算法求解VRP问题【含Matalb源码 158期】

    【VRP问题】基于matlab模拟退火求解CVRP问题【含Matlab源码 159期】

    【VRP问题】基于matlab人工鱼群求解带时间窗的VRP问题【含Matlab源码 161期】

    【VRP问题】基于matlab遗传算法求解带容量的VRP问题【含Matlab源码 162期】

    【路径规划】基于matlab狼群算法之三维路径规划【含Matlab源码 167期】

    【路径规划】基于matlab人工势场的无人机三维路径规划【含Matlab源码 168期】

    【路径规划】基于matlab改进差分之三维多无人机协同航迹规划【含Matlab源码 169期】

    【路径规划】基于matlab人工蜂群的多无人机三维路径规划【含Matlab源码 170期】

    【路径规划】基于matlab麻雀搜索算法的无人机三维路径规划【含Matlab源码 171期】

    展开全文
  • 作者 | 陈大鑫、蒋宝尚编辑 | 丛末我有一张二维照片,能让它变成三维图像么?可以,当前的一些3D电影相册工具,给图片加一个相框也能形成动态效果。另外,用PS软件,进行一步、两步、三步等...

    作者 | 陈大鑫、蒋宝尚

    编辑 | 丛末

    我有一张二维照片,能让它变成三维图像么?可以,当前的一些3D电影相册工具,给图片加一个相框也能形成动态效果。

    另外,用PS软件,进行一步、两步、三步等等操作后,也可以2D变3D,只不过即使技艺精湛的设计师也需要花费一点时间。

    然而,这届的CVPR最佳论文提出了一种无监督的方法,能够常准确地从单目图像中恢复人脸、猫脸和汽车的三维形状。效果如下:

    上下左右,前前后后,充分展示了三维图像的“长宽高”☺。重建的三维人脸包含了鼻子、眼睛和嘴的细节,即使在极端的面部表情下表现也非常优秀。

    抽象图片与动漫图片也不在话下☝

    除了重建三维,二维图像的照明效果也能调一调☝~

    无需微调就可逐帧应用,充分实现“你动我也动”☝。

    这篇论文也正是因为其提出方法优越的性能和其潜在的应用前景,被选中为CVPR 2020 最佳论文。另外,代码也已经开源。

    论文链接:https://arxiv.org/abs/1911.11130

    代码地址:https://github.com/elliottwu/unsup3d

    项目地址:https://elliottwu.com/projects/unsup3d/

    Demo 地址:http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/blog/unsupervised-learning-of-probably-symmetric-deformable-3d-objects-from-images-in-the-wild.html

    这篇名为《Unsupervised Learning of Probably Symmetric Deformable 3D Objects from Images in the Wild》的论文由牛津大学的吴尚哲、Christian Rupprecht、Andrea Vedak三位合著。

    其中,第一作者是来自香港科技大学2014级的本科生吴尚哲,2018年本科毕业后进入了牛津大学视觉几何组,师从欧洲计算机科学家Andrew Vedaldi,另外,这篇论文的第三作者也是Andrew Zisserman的博士后Andrea Vedaldi。

    同样,这项工作也得到了Facebook Research和ERC Horizon 2020研究与创新计划的支持。

    1

    模型简介与方法介绍

    前面也提到,这篇最佳论文最亮的点是:基于原始单目图像学习3D可变形物体类别,而且无需外部监督。

    具体而言,其使用的方法是基于一个自动编码器,这个编码器能够将每张输入图像分解为深度、反射率、视点和光照四个组件。整体模型结构如下:

    在论文中,作者提到,为了在无监督的情况下分离这些组件,其利用许多物体类别至少在原则上具有对称结构这一事实。

    另外,作者通过预测一个对称概率图,对可能对称但不确定对称的物体建模,并与模型的其他组件进行端到端学习。

    实验结果表明,作者的方法能够在不需要任何监督和先验形状模型的情况下,非常准确地从单目图像中恢复人脸、猫脸和汽车的三维形状。

    在基准测试中,与另一种使用2D图像对应级别的监督方法相比,作者的方法有着优越的准确性。

    在具体建模过程中,作者在两种具有挑战性的条件下进行研究,第一个条件是没有2D或3D的ground truth信息(如关键点、分割、深度图或3D模型的先验知识)可用。第二个条件是,该算法必须使用无约束的单目图像集合。

    针对这两个条件,作者整体的学习算法过程是:先摄取大量可变形对象类别的单视图图像,然后输出一个深度网络,并且该网络可以根据给定的单一图像估计任何实例的3D形状。

    另外,具体的物体实例实际上从来都不是完全对称的,无论是在形状上还是在外观上。由于姿势或其他细节(如发型或面部表情)的变化,形状是不对称的,反射率也可能是非对称的(如猫脸的不对称纹理)。即使当形状和反射率都是对称的,由于不对称的光照,外观仍然可能不对称。

    作者用了两种方式解决这个问题。首先,明确地建立光照模型来利用底层的对称性,并表明,通过这样做,模型可以利用光照作为恢复形状的额外线索。其次,扩充模型,以推理物体中潜在的不对称。

    值得注意的是,在损失函数方面,作者观察到L1损失函数式对小的几何缺陷敏感,容易导致重建模糊。所以作者添加了一个感知损失项来缓解这个问题。

    在训练过程中,作者使用Adam优化器对batch为64的输入图像进行训练,图像大小resize为64×64像素。输出深度和反射率的大小也是64×64。训练大约进行5万次迭代,对于可视化,深度图将上采样到256。

    2

    实验结果更准确

    论文的最后,作者在三个人脸数据集上进行了测试:CelebA、3DFAW和BFM。同时也在猫脸和合成汽车上进行了测试,文章的开头就是部分测试结果,下面是“猫主子”重建结果:

    小车重建3D效果:

    另外,与完全监督的方法和表现一般的无监督baseline相比,作者的方法在BFM数据集上重建得到的的SIDE误差和MAD误差明显优于baseline并且接近完全监督,如下表损失所示。☟

    消融实现性能评估☟

    与当前SOTA比较☟

    同时,作者在论文的最后也提到了目前工作的限制和不足。      

    主要有三点,其一如果假设一个简单的Lambertian阴影模型,忽略阴影和镜面反射,这会导致在极端照明条件或高度非Lambertian曲面下的不精确重建,如上图a所示;其二,分离嘈杂的深色纹理和阴影非常困难,如上图b所示;其三,极端姿态下的重建质量较低,如上图c所示。

    3

    磁灶“95后”一作

    前面也提到,这篇CVPR 2020 最佳论文有三位作者,他们都来自牛津大学,其中吴尚哲在2018年从香港科技大学毕业后进入牛津视觉几何组,进行计算机视觉领域的研究。

                  

    当他进入赴牛津大学攻读博士时候,他的家乡晋江对他进行了报道,晋江新闻网说:

    年仅22岁的吴尚哲2014年考取香港科技大学,今年以来,他接连收到了牛津大学、苏黎世联邦理工学院、洛桑联邦理工学院的博士项目全额奖学金录取,以及号称“世界计算机第一学府”的美国卡内基梅隆大学硕士项目录取。再过不久,他将前往牛津大学,加入世界顶级的计算机视觉研究组,师从“欧洲计算机科学家”Andrew Zisserman的其弟子Andrea Vedaldi,致力于人工智能相关研究。

    通过晋江新闻的报道,我们也可以看出,他家境并不富裕,父母亲在磁灶社区的老街里经营着一家裁缝店。在他年幼时,全家4口人挤住在一个30平方米的两层老房子里。

    贫困的家庭环境中,每日耳濡目染父母亲为了生计的艰辛,培养了他独立自主的能力,更坚定了他奋发学习的决心。

    通过努力学习,吴尚哲中学期间获得过全国中学生物理竞赛福建省一等奖,数学竞赛福建省三等奖,以及英语演讲比赛各级奖项等。得益于竞赛获奖的缘故,他获得了保送西安交大的机会,但在一次偶然的机会,他又自己做主报考了香港科技大学。

    在香港科技大学读大三时,其就开始跟随导师邓智强和戴宇榮从事计算机视觉相关研究,甚至当时还发表了两篇国际顶级会议论文,并获得出国交流学习的机会。      

    而如今,我们可以从上面谷歌学术的截图能够看到,吴尚哲已经有了三篇顶会论文,而且都是第一作者。并且,这三篇论文已经有了些引用量。

    当初,他远赴牛津大学深造,家乡媒体为他报道,是对他刻苦学习的认可,如今他能够在几千篇CVPR论文中斩获得最佳论文,则是他不忘初心,持续奋斗,回报家乡的最好礼物。

    最后,我们也祝愿这位同学,继续努力学习技能,用知识改变命运,争取早日学有所成,回报社会,回报家乡。

    Via http://news.ijjnews.com/system/2018/08/24/011032512.shtml

    END

    备注:3D

    三维视觉与三维重建交流群

    3D计算机视觉技术、3D重建等技术,

    若已为CV君其他账号好友请直接私信。

    我爱计算机视觉

    微信号:aicvml

    QQ群:805388940

    微博知乎:@我爱计算机视觉

    投稿:amos@52cv.net

    网站:www.52cv.net

    在看,让更多人看到  

    展开全文
  • 学习三维重建,需要不少知识,而知识之间又存在不同的依赖关系,为了后来人能少走弯路,也为了对自己的知识框架系统总结,特记录自己的学习路线。 学习心得 关于读书,了解基础知识是一方面,产生疑问也是一方面,...
  • SuperMap 三维产品白皮书

    万次阅读 2017-03-31 18:08:29
    SuperMap 三维基于完全自主研发的二三维一体化 GIS 技术体系,并将三维 GIS 技术贯穿 到从组件、桌面到客户端再到移动端的全系列产品中,为用户提供强大实用的 GIS 功能与逼真 的三维可视化效果,突破了单纯三维可视...
  • 三维重建(知识点详细解读、主要流程)

    万次阅读 多人点赞 2021-12-15 13:36:37
    1.概念:三维重建是指对三维物体建立适合计算机表示处理的数学模型,是在计算机环境下对其进行处理、操作分析其性质的基础,也是在计算机中建立表达客观世界的虚拟现实的关键技术。 2.三维重建的分类: 根据采集...
  • 心脏三维重构的调研报告

    千次阅读 2018-04-13 19:01:57
    最近导师让一个关于心脏的三维重构报告,查阅了很多的资料,这一块感觉还是比较冷门的,所以更新一下,希望能够帮助后来的童鞋~~~ 1.调研背景 1.1背景介绍 近年来,CT、CR、DR、MRI、 US、PET、SPECT 等多种成像...
  • 点击上方“3D视觉工坊”,选择“星标”干货第一时间送达编辑丨三维匠心近年来,随着AR,VR,虚拟试衣,自动驾驶等领域的兴起,三维重建技术得到了广泛的应用。三维匠自接触三维重建以来,一直为基...
  • 本文充分利用立体图像中的稀疏、密集、语义几何信息,提出了一种用于自动驾驶的三维目标检测方法。我们的方法,称为 Stereo R-CNN,扩展了 Faster R-CNN 用于立体输入,以同时检测关联左右图像中的目标。我们在...
  • 三维实时云渲染平台解决方案

    千次阅读 2021-01-27 17:02:28
    “异构混合平台三维实时渲染网格”中的“混合平台”是指由Autodesk Maya、Autodesk 3DS Max等三维建模软件组成的混合数字内容产品开发环境,“异构”是指渲染节点、控制节点文件服务存储节点服务器(共享资源文件...
  • 基于RGB-D的场景实时三维重建综述

    千次阅读 2022-03-26 15:04:02
    这篇报告阐述了基于RGB-D的场景三维重建在算法概念不同应用场景方面的最新发展,例如静态场景重建(第2节)、动态场景重建(第3节)以及颜色外观捕捉(第4节)。这里我重点关注了第2章,基于静态场景的实时稠密...
  • 基于激光雷达增强的三维重建

    千次阅读 2020-12-31 10:05:00
    点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶”重磅干货,第一时间送达标题:LiDAR-enhanced Structure-from-Motion作者:Weikun Z...
  • 三维目标识别算法综述

    千次阅读 2020-06-24 12:00:00
    点击上方“3D视觉工坊”,选择“星标”干货第一时间送达目前三维点云数据的获取方法相对快捷,同时三维点云数据的采集不受光照影响,也规避了二维图像遇到的光照、姿态等问题,因此基于点云数据的三...
  • 自动驾驶系统进阶与项目实战()自动驾驶高精度地图构建中的三维场景识别闭环检测 闭环检测(loop-closure detection)是SLAM中非常关键的一部分,当然也是自动驾驶高精度地图(HD Map)构建的核心技术之一,...
  • 粒子群优化(PSO)是一种基于群体智能的数值优化算法,由社会心理学家James Kennedy电气工程师Russell Eberhart于1995年提出。自PSO诞生以来,它在许多方面都得到了改进,这一部分将介绍基本的粒子群优化算法原理...
  • 三维建模

    千次阅读 2015-08-05 19:47:05
    美国Autodesk公司的3D Studio Max(前身是Discreet公司的,后被Autodesk收购)是基于PC系统的三维建模、动画、渲染的制作软件,为用户群最为广泛的3D建模软件之一。常用于建筑模型、工业模型、室内设计等行业。因为...
  • 基于三维卷积网络的时空特征学习

    千次阅读 2019-06-22 17:42:56
    本文提出了一种基于大规模监督视频数据集的深三维卷积网络(3D卷积网)的时空特征学习方法。我们的研究结果有三方面:1)三维卷积网比2d卷积网更适用于时空特征学习;2)在所有层中具有小3×3×3卷积核的均匀Ar-构造是...
  • 让GIS三维可视化变得简单-初识Cesium

    千次阅读 2020-07-28 07:00:00
    前言从去年开始无脑接触 Cesium 三维 GIS 可视化,入坑之后一直到到现在,其实已经写了多个项目了,中间也遇到了很多坑点,很早就想分享其中所获了,只是觉得不太专业而且没有太多时间,...
  • 行人三维姿态与形状估计面试准备

    千次阅读 2019-09-05 13:51:47
    可以在有2D-3D之间的对应关系来训练模型,也可以在没有2D-3D的情况下利用弱监督的方式训练模型,在人体存在遮挡或者截断的情况下仍然能够恢复出人体的三维模型,并且可以会恢复出人体的头部肢体的朝向。...
  • 常用的3D三维建模软件大全有哪些?

    万次阅读 热门讨论 2020-05-14 16:19:06
    你可能听过3D建模——常用于动画及游戏等作品的要求,通俗来讲,就是通过三维制作软件,通过虚拟三维空间构建出具有三维数据的模型。3D建模,可以使得动画及游戏作品能够展现现实世界,真实的三维空间,有真实的距离...
  • 点击上方“3D视觉工坊”,选择“星标”干货第一时间送达1.三维人脸重建基于精细密集图像的人脸三维重建是计算机视觉计算机图形学中一个长期存在的问题,其目标是恢复人脸的形状、姿态、表情、皮...
  • 结构光投影三维成像的基本工作原理是:投影仪向目标物体投射特定的结构光照明图案,由相机摄取被目标调制后的图像,再通过图像处理视觉模型求出目标物体的三维信息。 根据结构光投影次数划分,结构光投影三维成像...
  • 首先我们介绍一下三维深度学习在三维点云中的应用这样一篇综述性《Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey.》的论文,很好的概括了目前三维点云的处理方法,这里我们选择摘取其中关于语义分割的部分见后面 ...
  • 智慧消防三维预案辅助决策系统

    千次阅读 2020-02-19 21:16:09
    系统采用蓝牙定位技术,实现以下功能:通过二三维地图可视化实时查看工作人员外来人员在厂区内的位置,并记录所有人员的移动轨迹;危险区域闯入告警;安全巡检人员巡检过程可视化管理;定位系统与原有视频监控实现...
  • 随着视频监控联网系统的不断普及发展, 网络摄像机更多的应用于监控系统中,尤其是高清时代的来临,更加快了网络摄像机的发展应用。 中投顾问调研数据表示,截止2017年,我国摄像机覆盖密度相对美国英国等发达...
  • 三维分子图的球面信息传递

    千次阅读 2022-03-07 15:48:19
    在这项工作中,我们在球坐标系(SCS)中进行分析,以完全识别三维图形结构。基于这些观察,我们提出了球形消息传递(SMP)作为一种新颖而强大的3D分子学习方案。SMP极大地降低了训练的复杂性,使其能够在大规模分子...
  • 点击上方“3D视觉工坊”,选择“星标”干货第一时间送达本文创新点:点对特征是一种广泛应用的检测点云中三维物体的方法,但在存在传感器噪声背景杂波的情况下,它们很容易失效。本文引入了新的采...
  • SFM三维重建(Python+OpenCV)

    万次阅读 多人点赞 2019-04-17 20:00:52
    类似于单应性矩阵,当存在噪声不正确的匹配时,我们需要估计基础矩阵。与单应性矩阵估计相比,基础矩阵增加了默认的最大迭代次数,改变了匹配的阈值,使其匹配更加精准。基础矩阵描述了空间中的点在两个像平面中...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 39,619
精华内容 15,847
热门标签
关键字:

做三维和四维最佳时间

友情链接: wangyiexingxishouji.rar