XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemCTMA
使用pctma-net
为完成自主导航和完成任务的完成，精确映射和感知三维环境的能力至关重要，这是至关重要的，例如Maddern对自主系统中3D感知的分析[1]和O'Mahony对机器人中3D感知的探索[2]的研究强调了。水下机器人技术也不例外。只有初始条件显着差异，包括失真，可见性降低，声学干扰和与压力相关的挑战。这防止了重建的完美传递，并在完成水下环境中的完成方法进行了完美的转移。声纳图像是强度图，可根据对象的反向散射强度颜色图像[3]。在这里，斑点噪声是一种颗粒状干扰或干扰，通常会影响雷达和声纳系统获得的图像质量。因此，该域中的主要挑战之一是从2D成像来源生成准确的3D模型。这项工作着重于完善和完成不完整和嘈杂的点云，这些云是使用[4]的高程估计方法从2D声纳图像中重建的，该方法通过训练模型来估算高程角度，从而产生了2D声纳图像的3D点云。尽管如此，即使此方法非常有效，结果云仍然需要更准确，以提供自主系统环境的有用表示。为了实现有效的完善和完成点云，我们将PCTMA-NET用于致密点云，
2023 年 CTMA 技术竞赛
因为您在此处查看的竞赛手册已以印刷版和 NCMS 网站的形式向公众提供。竞赛的六名决赛选手将获得更大的曝光率（完整名单见第 12-13 页），他们计划在 2023 年 CTMA 合作伙伴会议上展示他们的创新解决方案。在此次活动期间，将宣布总奖得主和人民选择奖得主，每人将获得 50,000 美元的项目资金。这笔资金将在现有 CTMA 合作协议允许的范围内用于选定的国防部演示活动。本次竞赛中提交的技术有可能在行业中采用并在整个国防部实施，从而实现知识、经验和专业知识的快速转移，以确保美国工业基础的持续强大。