来自清华大学的黄家晖博士论文,入选2023年度“CCF博士学位论文激励计划”初评名单!

https://www.ccf.org.cn/Focus/2023-11-29/798503.shtml

随着人工智能算法与实际生产生活日渐紧密的结合,越来越多的复杂的智能 化需求也随之产生。其中,对智能体自身所处三维环境的准确感知是计算机进行 行为规划、决策与执行的必要基础。然而,大多数场景都在随时间不断变化,算法 不仅需要准确刻画场景静态部分,还需要对动态部分进行描述,如物体运动轨迹、 变形趋势、多目标关联关系等等。除此之外,还需要针对不同传感器输入设计对 应的处理流程,并建立准确的三维模型,服务于下游任务。针对上述研究挑战,本 文针对不同的输入模态与不同类型的动态场景,以建立稠密三维几何为目标设计 系列动态三维场景理解与重建算法,主要的研究内容和贡献包括:

  1. 提出了首个通用跨场景的实时动态定位与建图算法,通过对双目视频进行 多物体运动聚类,能快速准确地恢复相机位姿和运动刚性物体的轨迹。为了在兼 顾效率的同时,有效地从双目视频的杂乱路标点中分割出运动目标,采用了基于 聚类的异构条件随机场模型,融合各项先验对多目标建立匹配关系;使用滑动窗 口方法对状态变量进行优化,同时提升场景静态与动态部分的恢复质量。

  2. 提出了动态三维点云的多刚体分割与联合注册方法,解决了传统运动分割 的语义依赖问题和多扫描输出的全局不一致问题。采用三维场景流的注册表示方 式,仅使用匹配关系对刚性运动部件进行分割;设计了带权置换同步算法与运动 分割同步算法,最小化不一致性误差,并给出了相应的最优性证明。实际算法在 点云注册、运动分割等评测基准上均取得了较高的准确性。

  3. 提出了基于函数映射表示的柔性体点云联合注册框架,有效处理输入中的 残缺、遮挡等问题。创新性地采用在点云上定义的基函数之间的线性映射表示柔 性体匹配关联关系,将高维复杂的点云匹配转化为低维线性的函数匹配,支持使 用迭代优化的同步模块对循环一致性进行增强,从而恢复任意点云对之间的准确 三维场景流。大量实验表明,本框架相较前人方法精度更高、更加鲁棒。

  4. 提出了基于神经伽辽金方法的动态场景表面重建方法,从三维点云中重建 表面几何。针对传统重建方法无法处理较大噪声和残缺,而基于深度学习的方法 对表面拟合精度欠佳的难题,以数据驱动的方式学习局部基函数分布,并利用有 限元分析方法构建、求解最小化拟合误差的线性系统。该方法对大规模静态场景 和动态序列输入都能有效控制误差,获得准确的重建结果。

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