力觉临场感遥操作机器人(1):技术发展与现状

人机交互式机器人作为最具实用价值的特种机器人已成为当前机器人学研究的前沿和热点.临场感(Telepresence)技术是人机交互的核心.首先,回顾了力觉临场感遥操作机器人技术的产生、发展和现状,介绍了力觉临场感遥操作机器人在核领域、空间探测领域与远程医疗领域的应用情况;其次,对力觉临场感遥操作机器人的4大关键技术:传感技术、力反馈与触觉再现技术、大时延控制技术和虚拟预测环境建模技术等进行了综述;还介绍了东南大学仪器科学与工程学院机器人传感与控制研究所近20年来开展临场感遥操作机器人技术研究,以及在核探测、康复医疗领域应用的情况.通过回顾与分析,指出了力觉临场感遥操作机器人技术今后需要研究的几个重点问题.     

虚假回波在强对流天气探测中的应用

根据2003年几次强对流天气的观测资料，对其中三体散射长钉、二次回波旁瓣回波等虚假回波进行了分析。初步得出了上述虚假回波在新一代C波段天气雷达图像上的特征，为强对流天气的雷达探测和识别提供一些依据。     

地理模型定义XML文档编辑器的设计和应用

地理模型分布式集成是虚拟地理环境研究的主要内容之一。在分布式系统中多采用XML作为数据交换的统一标准,以解决多种信息在网络空间的表达和传输。本文在VisualC#.NET平台下开发了一个通用的模型数据定义编辑器,用XML来统一描述多源异构的地理模型数据,以实现模型的共享和集成。提供了直观式图形界面,可满足无程序背景的设计人员的需求,使智能化的模型集成成为可能。以地下水模型分布式调用为例,验证了此编辑器的有效性和易操作性。     

北斗三号系统进展及性能预测: 试验验证数据分析

网络实时动态测量(real-time kinematic, RTK)技术可为大范围区域用户提供实时高精度的定位服务,然而目前该技术对卫星导航定位(satellite navigation and positioning,SNAP)基准站网密度要求较高。为了满足稀疏大尺度SNAP基准站网区域的高精度定位服务需求,提出了一种基于虚拟大气约束（virtual atmosphere constrait, VAC）的网络RTK服务方法,首先构建非组合双差观测值模型,快速解算并固定SNAP基准站基线模糊度;然后提取基线大气延迟,分别建立斜路径电离层和天顶对流层误差模型;最后将内插的大气延迟及其精度信息作为虚拟观测值,提升终端RTK的定位性能。采用中国西北的SNAP基准站网数据(平均站间距为205.1 km)和网内外6个流动站数据进行RTK验证,结果表明,所提方法可以满足大尺度参考网下用户的高精度定位需求,相比传统的虚拟基准站技术,VAC服务模式下的终端定位精度、初始化速度平均分别提升61.64%和9.96%,该模式下测试终端固定解水平和高程方向的平均均方根分别为1.19 cm、2.73 cm;采用多次初始化进行验证,平均88.78%的时段在2个历元内即可完成初始化;VAC服务模式对大尺度SNAP基准站网内外用户均具有较好的适应性。     

双能量CT虚拟单能量成像在鉴别脊柱急慢性压缩骨折中的应用价值

目的：探讨双能量CT虚拟单能量成像在鉴别脊柱急慢性压缩骨折中的应用价值。方法：收集85例脊柱压缩性骨折患者行双能量CT及MRI检查并进行回顾性分析,其中50例急性压缩性骨折（共60个椎体）、35例慢性压缩性骨折（共48个椎体）。所有病灶椎体均有MRI诊断结果作为参照。将双能量CT图像数据进行虚拟单能量重建,分别得到40~120 keV的9组图像。对双能量CT虚拟单能量不同能级图像质量进行评分,作Kappa检验评价观察者间一致性。测量脊柱急慢性压缩骨折椎体在双能量CT虚拟单能量不同能级CT值,作Mann-Whitney U检验比较两者CT值之间差异性。通过ROC曲线分析虚拟单能量成像不同能级对脊柱急慢性压缩性骨折的鉴别诊断效能。结果：两名观察者对图像质量主观评估一致性较好（Kappa=0.805）且在虚拟单能量80 keV能级下图像质量评分最高。脊柱急慢性椎体在虚拟单能量不同能级下CT值之间差异有统计学意义,P值均<0.05。ROC曲线分析显示在120 keV时AUC值最高为0.72,相应敏感性为86.7%。结论：相较于常规CT,双能量虚拟单能量成像能通过形态学特征及不同能级定量值进行综合评估,更好地鉴别脊柱急慢性压缩性骨折,从而帮助指导临床治疗决策及改善患者预后质量。     

基于改进随机蕨算法的GIS增强现实应用研究

随机蕨算法由于其简单高效,实时性好的特点,在计算机视觉领域得到了广泛的应用。但是其在构造二值特征过程中采用的基于像素点灰度值比较的方法对图像变形的适应性较差。本文基于方向梯度直方图对光照变化,图像变形鲁棒性较好的特点,利用统计方向梯度直方图取代像素灰度值进行比较,以此构造特征点二值特征。基于改进的随机蕨算法,本文设计了一种将增强现实技术(AR)应用于GIS的框架模型。实验结果表明,经过改进的随机蕨算法对目标识别的正确率得到了有效提升,且算法的实时性较好,适用于GIS的增强现实应用。     

基于Skyline的房地产三维虚拟系统的研究

针对房地产行业的特点,采用3ds Max建立三维模型,并利用Skyline组件进行系统开发,运用虚拟现实技术和三维GIS技术对房地产进行三维建模,以及三维空间分析。系统建立在房地产小区影像数据、地下管线数据库的基础之上,具备三维场景浏览显示、空间量测、空间分析等功能模块。实现对房地产的地面建筑物、附属物、地下管线数据的统一浏览、显示,提供一个包括房地产的地面建筑物、附属物、地下三维管线的具有沉浸感和用户交互的房地产三维虚拟系统,以及一些实用的三维分析功能,为房地产的管理、维护、宣传和规划提供辅助决策支持。     

面向WebGL的矢量数据三维绘制技术

矢量数据的叠加显示能够提高三维虚拟地球的表达效果与分析能力。受限于GPU的计算精度,在三维虚拟地球中矢量数据绘制普遍存在抖动现象和深度冲突现象。对基于WebGL的矢量数据三维绘制中计算精度问题进行了分析,提出了使用CPU RTC技术和GPU RTE技术提高顶点变换的精度,使用多视锥渲染算法和深度平面技术解决深度缓存精度问题。实验证明,这几种技术和算法可以有效缓解抖动现象和深度冲突现象导致的视觉干扰,改善了各种尺度和范围的矢量数据在三维地形上的叠加显示效果。     

全景图增强地理现实的空间认知问题

基于全景图的增强地理现实平台是一种新的空间认知工具,研究其空间认知问题是进行技术研究的基础。文中介绍全景图增强地理现实的主要技术流程和优势;阐述基于全景图增强地理现实进行空间认知的基础模型;分析全景图和地理信息数据的信息匹配问题,包括比例尺和位置匹配两个方面;介绍地理信息在全景图像上的表达方式,重点解决增强目标和属性信息的选择问题;最后通过与街景地图、虚拟现实平台进行空间认知比较,得出全景图增强地理现实平台的有效性和主要适用范围,表明该平台具有独特的空间认知优势。     

论虚拟地理环境对地理知识的表达与共享

地理知识是通过对地理科学领域独特的背景、过程和结果进行解释而得到的知识。如何有效表达和共享地理知识是地理学研究和应用中的重要问题。本文首先将地理知识划分为3个层次,事实型知识、规则及控制型知识和决策型知识,分析了不同阶段地理语言对地理知识表达与共享的支持能力。对比地图和GIS语言,发现新一代地理语言—虚拟地理环境VGEs(Virtual Geographic Environments)能够较为全面地支持3个层次的地理知识。针对VGEs,从多个角度分析了其服务于地理知识表达与共享的能力,包括虚实结合理论、地理模型库及管理系统、动态可视化表达和异地协同工作环境。结合面向珠江三角洲地区空气质量研究问题的虚拟地理环境平台,对上述各方面进行了阐述。最后从地理知识生成、管理与应用角度对未来研究提出展望。