भूतल क्षेत्र की बहाली

हमारा लक्ष्य एक जटिल सतह को पुनर्स्थापित करना है, सेंसर के माध्यम से रोड़ा को ध्यान में रखते हुए यह विचार है कि भूखंडों के संग्रह के रूप में सतह को देखना है। हम एक ग्राफ के रूप में सतह पेश करना चाहते हैं, जहां प्रत्येक नोड भूखंड के लिए जिम्मेदार हैं और प्रत्येक किनारे इस किनारे को परिभाषित करते हुए, दो खंडों के बीच सीमा वक्र से मेल खाती हैं

फिलहाल हम एक साइट की बहाली पर काम कर रहे हैं और पहले से ही अच्छी प्रगति की है। हमारे एल्गोरिथम में तीन चरण होते हैं:

1. ऑब्जेक्ट की सतह पर एक संदर्भ बिंदु चुनें और पीओ पर एक साथ तीन curves के साथ डेटा पॉइंट उत्पन्न करने के लिए सेंसर का उपयोग करें।
2. बिंदु पी पर वक्रता के साथ-साथ स्पर्शरेखा विमान का आकलन करें। यह हमें पीपी में मुख्य वक्रता और दिशाओं के लिए हल करने के लिए पर्याप्त जानकारी प्रदान करेगा।
3. पीआर में डारबॉक्स् स्थानीय निर्माण में, हम साइट के विवरण प्राप्त करने के लिए एक बहुपक्षीय (द्विसंख्यक शर्तों को दो प्रमुख वक्रताओं द्वारा परिभाषित करते हैं) कणिक तीन डेटा में फिट होते हैं।

मुख्य कठिनाई यह है कि एक आयामी स्पर्शरेखा डेटा मॉडल के लिए पर्याप्त सीमाएं नहीं देता है। सबसे पहले हमने तीन डेटा के घटता के बीच ध्रुवीय कोण को घुमाने का प्रयास किया।नीचे बाईं ओर वाली छवियों को दो अलग-अलग प्रकार के कार्गो दिखाए गए थे जो लाल इलाके में चले गए स्थानीय क्षेत्र के साथ थे दाईं ओर की छवियों को इसी दृश्य में बहाल हुए भूखंड दिखाया गया है। लेकिन प्रक्षेपण जरूरी नहीं कि सतह पर एक डेटा वक्र से दूसरे को वांछित “चिकनी” संक्रमण को समझता है। यह एक अनुमान बन जाता है – मूल के बिंदु पर नकारात्मक गाऊसी वक्रता के साथ। दूसरा, यह उन रूपों के साथ अच्छी तरह से काम नहीं करता है जो पी में स्पर्शरेखा विमान पर गैर-परिपत्र अनुमान हैं।

मॉडल के उद्देश्य समारोह में, एक ऐसी अवधारणा को शामिल करना जरूरी है जो सतह के आकार पर “अंडाणु की डिग्री” को माप सकता है, इसलिए कम से कम इस प्रकार के परिणामों के मिलान अंक से बचना होगा। हम सर्वव्यापी पूर्ण गाऊसी वक्रता का उपयोग करते थे, जो सतह क्षेत्र पर गाऊसी वक्रता के पूर्ण मूल्य को एकीकृत करता है। कम से कम वर्ग मॉडल में इस अवधारणा को शामिल करने से उच्च सटीकता वाले वर्ग मिले। नीचे दिए गए चित्र नीचे (सफेद) डेटा बिंदुओं पर प्लास्टिक-टूटी हुई बोतल पर दो (निर्दिष्ट) क्षेत्रों, एक उत्तल और अन्य अंतराल की बहाली दिखाते हैं हमने उन्हें बड़ी संख्या में नए (लाल) डेटा बिंदुओं के साथ विरोधाभासी कर दिया, और इन बिंदुओं से पुनर्निर्माण वाले वर्गों की औसत दूरी 0.06 मिमी और 0.15 मिमी के बीच थी।

निम्न छवियां दिखाती हैं कि क्रमशः कार्गो, अखरोट, खोल और कंकड़ के ऊपरी भागों में भूखंड कैसे बहाल किए गए थे।

इस काम का उद्देश्य दोहरा है मूल शोध परिप्रेक्ष्य से, हम सतह को पुनर्स्थापित करने के लिए पर्याप्त मात्रा में कुशल डेटा की न्यूनतम राशि या कम से कम साइट को समझने की कोशिश कर रहे हैं। व्यवहार में, सतहों को अक्सर रेंज डेटा के अनुसार निर्मित किया जाता है, जो कैमरे के अवरोध के कारण होते हैं, और कभी-कभी आवश्यक सटीकता नहीं होती हैं।स्थिति पैदा हो सकती है, जहां वस्तु के कुछ हिस्सों का बहुत छोटा विवरण (उदाहरण के लिए, रोबोट सर्जरी में हड्डी) आवश्यक हैं उच्च-सटीक रोबोट पर लगाए गए सेंसर के साथ शोध या ट्रैकिंग एक अच्छा समाधान हो सकता है।

• यान-बिन जिया और जियांग तियान “एक आयामी” स्पर्श डेटा से एक सतह के एक हिस्से की बहाली स्वचालन और इंजीनियरिंग विज्ञान के आईईईई संचालन, वॉल्यूम 7, नाम2, एसएस 400-407, 2010
• यान-बिन जिया, लिआंगचुआन एमआई, और जियांग तियान घटता नमूना करके सतह क्षेत्र की बहाली । रोबोटिक्स और स्वचालन पर आईईईई अंतर्राष्ट्रीय सम्मेलन के काम में, ऑरलैंडो, फ्लोरिडा, मई 15-19, 2006।

यह सामग्री एनएसएफ कैरियर पुरस्कार 0133681 द्वारा समर्थित काम पर आधारित है।
इस आलेख में व्यक्त किसी भी राय, निष्कर्ष और निष्कर्ष या सिफारिशें लेखक के हैं और आवश्यक रूप से राष्ट्रीय वैज्ञानिक संगठन के विचारों को प्रतिबिंबित नहीं करते हैं।

अंतिम 30 अप्रैल, 2008 को अपडेट किया गया।