基于重参数化大核卷积的高分辨率姿态估计.docx
基于重参数化大核卷积的高分辨率姿态估计
目录
基于重参数化大核卷积的高分辨率姿态估计（1）．．．．．．．．．．．．．．．．3
一、内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
本文主要研究内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
二、基础理论及关键技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
重参数化技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
大核卷积技术介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
高分辨率姿态估计技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
相关技术比较与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
三、基于重参数化大核卷积的姿态估计方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
总体框架与设计思路．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
数据预处理及表示方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
重参数化大核卷积网络设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
姿态估计优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
四、实验设计与实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
数据集及实验环境．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
实验设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
误差分析与改进方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
五、高分辨率姿态估计的应用场景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
虚拟现实领域的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
自动驾驶领域的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
智能家居领域的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
其他领域应用展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
六、总结与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
研究中的不足与问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
未来研究方向与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
基于重参数化大核卷积的高分辨率姿态估计（2）．．．．．．．．．．．．．．．32
内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
1.3国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
2.1重参数化技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
2.2大核卷积网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
2.3高分辨率姿态估计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
重参数化大核卷积网络模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
3.1网络架构设计．．．．．．．．．．