【摘 要】
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针对机器人摄影测量中离线规划受初始位姿标定影响的问题，提出融合初始位姿估计的机器人摄影测量系统视点规划方法.首先构建基于YOLO的深度学习网络估计被测对象3D包围盒，利用PNP算法快速求解对象姿态；然后随机生成机器人无奇异无碰撞的视点，基于相机成像的2D-3D正逆性映射，根据深度原则计算每个视角下目标可见性矩阵；最后，引入熵权法，以最小化重建信息熵为目标建立优化模型，并基于TSP模型规划机器人路径
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针对机器人摄影测量中离线规划受初始位姿标定影响的问题，提出融合初始位姿估计的机器人摄影测量系统视点规划方法.首先构建基于YOLO的深度学习网络估计被测对象3D包围盒，利用PNP算法快速求解对象姿态；然后随机生成机器人无奇异无碰撞的视点，基于相机成像的2D-3D正逆性映射，根据深度原则计算每个视角下目标可见性矩阵；最后，引入熵权法，以最小化重建信息熵为目标建立优化模型，并基于TSP模型规划机器人路径.结果表明：利用深度学习估计的平移误差低于5 mm，角度误差低于2°.考虑熵权的视点规划方法提高了摄影测
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植物表型是指基因和环境因素决定或影响的作物物理、生理、生化特征和性状。准确和快速的获取植物在各种不同环境条件下的表型信息，从而挖掘其基因组的遗传和表现规律，可有效推动有关基因组与表型信息关联性研究。无人机高通量植物表型平台凭借无人机机动灵活的特点，适合于农作物田间环境中的植物表型数据获取，具有数据获取效率高和成本低等优势，借助于图像、高光谱、激光雷达等先进传感器技术，为高效获取各类植物表型数据提供
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复杂地图环境下，采用传统规划算法进行移动机械臂路径搜索时，存在未考虑底盘停靠误差、规划效率低、易陷入局部最小值等问题。为此，本文提出了一种基于稀疏节点RRT的移动机械臂运动规划方法。首先，研究了移动平台停靠误差对移动机械臂运动规划的影响，制定了基于坐标转换的误差补偿措施；进而，针对RRT算法在局部空间中过度搜索的问题，改进了回归过滤机制，避免了节点重复扩展，从而达到提高收敛速度的目的；同时，考虑到
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