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三维点云关键点局部坐标系重构方法研究被引量：3: 1; 作者许振瑛何宁 +1 位作者晁建刚胡帅星《载人航天》 CSCD 北大核心 2022年第3期344-349,共6页; 为实现航天员混合现实训练中的虚实融合效果,克服虚实空间匹配技术中关键点处局部特征描述子匹配率低的问题,提出基于法向量DBSCAN聚类的三维点云关键点处局部坐标系构建方法。采用KD-Tree方法提取待匹配关键点处邻域点云数据后计算各... 展开更多; 关键词点云匹配局部坐标系 DBSCAN聚类旋转不变特征; 在线阅读下载PDF 职称材料

航天员混合现实训练与支持技术研究被引量：1: 2; 作者晁建刚许振瑛 +3 位作者何宁孙庆伟魏源宏胡帅星《载人航天》 CSCD 北大核心 2023年第4期470-477,共8页; 基于航天员地面单人便携训练、多人协同操作训练、空间在轨操作辅助支持以及远程协同支持等工程任务需要,开展混合现实训练与支持技术研究。设计了航天员混合现实训练与支持的工程实现总体技术框架,针对航天员地面训练环境、在轨任务环... 展开更多; 关键词航天员混合现实位姿估计场景匹配; 在线阅读下载PDF 职称材料

面向航天员训练的混合现实场景理解方法研究被引量：9: 3; 作者李畅晁建刚 +2 位作者何宁陈炜许振瑛《载人航天》 CSCD 北大核心 2020年第1期26-33,共8页; 针对航天员混合现实系统在人机交互过程中尚未实现自主智能诱导的局限性,结合航天器舱内环境的特殊性,构建了一种航天员混合现实空间场景理解原型系统架构,提出了基于深度学习的空间场景自主理解方法,采用合成样本的方法建立了舱内设备... 展开更多; 关键词场景理解混合现实航天员目标识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

航天器舱内结构语义三维重建被引量：2: 4; 作者孙庆伟晁建刚 +4 位作者陈炜杨进林万洪许振瑛张洪波《载人航天》 CSCD 北大核心 2021年第1期72-80,共9页; 对航天器舱内结构进行三维重建是辅助航天员混合现实训练的有效途径,为进一步提高重建结果的适应性,需要对目标结构附加语义信息。首次将语义三维重建技术引入航天员混合现实训练领域,针对航天器舱内结构复杂、排列错落等特点,采用卷积... 展开更多; 关键词语义三维重建即时定位与建图语义分割航天员混合现实训练; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名三维点云关键点局部坐标系重构方法研究被引量：3: 1; 作者许振瑛何宁晁建刚胡帅星; 机构中国航天员科研训练中心中国航天员科研训练中心人因工程重点实验室; 出处《载人航天》 CSCD 北大核心 2022年第3期344-349,共6页; 基金中国航天员科研训练中心试验技术研究项目(SYFDYB2006) 人因工程重点实验室自主研究基金(SYFD062005)。; 文摘为实现航天员混合现实训练中的虚实融合效果,克服虚实空间匹配技术中关键点处局部特征描述子匹配率低的问题,提出基于法向量DBSCAN聚类的三维点云关键点处局部坐标系构建方法。采用KD-Tree方法提取待匹配关键点处邻域点云数据后计算各点的法向量,再利用DBSCAN方法对法向量聚类,计算局部坐标系z轴并转换点云重构局部坐标系,消除深度传感器姿态因素对邻域点云坐标值的影响。实验结果表明:该方法在部分立体视觉数据集上的平均重复率为0.44,法向量聚类方法强化了光滑曲面在z轴估计中的权重,避免了散乱数据的影响。; 关键词点云匹配局部坐标系 DBSCAN聚类旋转不变特征; Keywords point cloud matching LRF DBSCAN clustering rotation invariant feature; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名航天员混合现实训练与支持技术研究被引量：1: 2; 作者晁建刚许振瑛何宁孙庆伟魏源宏胡帅星; 机构中国航天员科研训练中心人因工程重点实验室航天工程大学宇航科学与技术系; 出处《载人航天》 CSCD 北大核心 2023年第4期470-477,共8页; 基金人因工程重点实验室基金(SYFD062003,GJSD22007) 载人航天领域预先研究项目(18131060601)。; 文摘基于航天员地面单人便携训练、多人协同操作训练、空间在轨操作辅助支持以及远程协同支持等工程任务需要,开展混合现实训练与支持技术研究。设计了航天员混合现实训练与支持的工程实现总体技术框架,针对航天员地面训练环境、在轨任务环境以及远程支持环境等特殊因素,对混合现实头盔头部位姿实时估计技术、多人协同操作技术以及远程支持场景匹配等关键技术进行研究。试验验证和航天员体验表明,技术方法有效、用户体验良好,满足空间站航天员地面与长期在轨典型性训练和支持任务需求,提高了训练支持质量和效率。; 关键词航天员混合现实位姿估计场景匹配; Keywords astronaut mixed reality pose estimation scene matching; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] V19 [航空宇航科学与技术—人机与环境工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名面向航天员训练的混合现实场景理解方法研究被引量：9: 3; 作者李畅晁建刚何宁陈炜许振瑛; 机构中国航天员科研训练中心中国航天员科研训练中心人因工程重点实验室; 出处《载人航天》 CSCD 北大核心 2020年第1期26-33,共8页; 基金载人航天领域预先研究项目(YY1808) 装备预研基金项目(YJGF161202) 人因工程国防科技重点实验室自主研究基金(SYFD170051804); 文摘针对航天员混合现实系统在人机交互过程中尚未实现自主智能诱导的局限性,结合航天器舱内环境的特殊性,构建了一种航天员混合现实空间场景理解原型系统架构,提出了基于深度学习的空间场景自主理解方法,采用合成样本的方法建立了舱内设备数据库,实现了基于深度学习算法的自主舱内设备识别。实验结果表明,对舱内设备识别的mAP值达到79.8%,混合现实空间场景理解原型架构和场景理解方法可以有效解决航天员舱内训练设备操作状态变化的自然识别需求,并实现混合现实虚拟流程的自主引导。; 关键词场景理解混合现实航天员目标识别; Keywords scene understanding mixed reality astronaut object recognition; 分类号 V19 [航空宇航科学与技术—人机与环境工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名航天器舱内结构语义三维重建被引量：2: 4; 作者孙庆伟晁建刚陈炜杨进林万洪许振瑛张洪波; 机构国防科技大学空天科学学院中国航天员科研训练中心; 出处《载人航天》 CSCD 北大核心 2021年第1期72-80,共9页; 基金载人领域航天预研项目(060601) 人因工程国防科技重点实验室基金(SYFD06180051805,6142222200403)。; 文摘对航天器舱内结构进行三维重建是辅助航天员混合现实训练的有效途径,为进一步提高重建结果的适应性,需要对目标结构附加语义信息。首次将语义三维重建技术引入航天员混合现实训练领域,针对航天器舱内结构复杂、排列错落等特点,采用卷积神经网络和即时定位与建图相结合的方式做出针对性设计。在现有算法的基础上,对二维语义分割进行简化并增强,采用加权迭代最近点算法进行目标重建,采用加权平均的方式进行语义更新,充分考虑图像间的联系,利用条件随机场进行后端优化。试验结果证明,算法无论在二维语义分割、SLAM还是最终的语义地图方面都取得了较高的精度;同时运算速度更快,计算机资源占用更小。; 关键词语义三维重建即时定位与建图语义分割航天员混合现实训练; Keywords semantic reconstruction SLAM semantic segmentation mixed reality training for astronauts; 分类号 V19 [航空宇航科学与技术—人机与环境工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	三维点云关键点局部坐标系重构方法研究	许振瑛何宁晁建刚胡帅星	《载人航天》 CSCD 北大核心	2022	3	在线阅读下载PDF 职称材料
2	航天员混合现实训练与支持技术研究	晁建刚许振瑛何宁孙庆伟魏源宏胡帅星	《载人航天》 CSCD 北大核心	2023	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	面向航天员训练的混合现实场景理解方法研究	李畅晁建刚何宁陈炜许振瑛	《载人航天》 CSCD 北大核心	2020	9	在线阅读下载PDF 职称材料
4	航天器舱内结构语义三维重建	孙庆伟晁建刚陈炜杨进林万洪许振瑛张洪波	《载人航天》 CSCD 北大核心	2021	2	在线阅读下载PDF 职称材料