灌南塑胶篮球场

　　灌南塑胶篮球场合基于模型的多视图重建扭弯状态下柔性板的变形情况在第章的数值示例部分给出了分析。而基于双目视觉进行柔性薄板变形场重构在第节进行了详述。两个方法各有缺占，在定际中需合伸用这画个方法，基干估计的面轮后轮多态和部分重构的梁形状，可以实际调整基于物理学模型的关键参数，通过双日视觉重构结果改进传统视觉，从面显示智能小车中柔性连接板被隐藏的部分。一组典型的合成感知结果，用于表征有限元软件虚拟环境中的柔性智能小车。其中，在初始位置处以及后轮移动位移和处的整个骨架分别绘制成实心的绿色，红色和黑色线。在和处后轮的两个姿态估计分别相差和关于轴。

　　与可以从前轮后轮蓝色虚线的估计姿势重建的刚性组件不同，可变形体只有一部分可以从点云深绿色可视地重建，图通过将模型数据,正交投影到实验基本真值上，直观地显示误差的近似，其本质上是全局误差点云位置和局部误差点云形状的集合：,，由于许多可能的误差源包括校准和立体匹配中的几何误差，低分辨率以及图像噪声，图中的误差并不表示两个数据集之间存在任何点与点的对应。梁形状相似性评价和结果讨论更好的方案是使用线性无关的度量方法来评估两个数据集之间梁形状的相似性，为此采用以下两种方法基于图结果的统计形状分布方法，其中，基于物理重建的梁形状与实验基准真实的梁形状相比较。曲率方法不随比例和坐标平移和旋转变换改变。塑胶篮球场的侧视图图像用作一组独立数据集，以评估位移场重建基于统计形状分布的相似度测量形状分布法恰当地定义了空间位置无关的概率密度函数，以评估两个数据集之间的形状相似性。

　　作为统计测量，与同类方法相比，它提供了几个优点，即变换不变，匹配，计算速度快，对数据中的“空洞”稳健，并且对噪声不。在这种方法中，点云被视为三角形网格的集合。在表面上定义以下随机变量：是两个随机点之间的距离的度量是由三个随机点形成的三角形面积平方根的度量；是由四个随机点形成的四面体体积立方根的度量无偏随机抽样点的生成步骤如下步骤：选择与其面积成比例的一个三角形步骤：对于每个选定的三角形，使用式在三角形内生成无偏向随机其中：是三角形的顶点；是,中的随机数。两个数据集之间的形状相似性通过两个之间的统计距离来度量：其中在式中，和分别是模型和基于距离的实验测量的。表总结了实验测量和每个形状函数每个模型之间的统计距离比较。图和表中比较了三种模型固定连摩擦连接模型在实验测量中产生小的总统计距离因此产生佳的形状相似性，塑胶篮球场比固定连接和无摩擦连接模型的距离小和，在统计意义上表现出了明显的优势。