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基于重参数化大核卷积的高分辨率姿态估计.docx

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基于重参数化大核卷积的高分辨率姿态估计

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．．．．．．．．．．

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