RTAB-MAP压缩包里有以下个开源代码： 1、RTAB-Map as an open-source lidar and visual simultaneous localization and mapping library for large-scale and long-term online operation-2018.pdf 2、RTABMAP_Appearance-Based_Loop_Closure_Detection_for_Online_Large-Scale_and_Long-Term_Operation.pdf 3、rtabmap_ros-0.20.9-melodic.zip 4、rtabmap-0.20.8.zip RTAB-MAP，2009年开始设计，2013年首次开源，2016年完全基于图优化，2017年扩展了很多新应用，是RGB-D SLAM中比较经典的方案。目前被发展成跨平台独立的C++库和一个ROS功能包。

计算机视觉、激光雷达-相机多传感器融合、相机标定的坐标系描述图

行业分类-作业装置-自动化视觉激光打标系统.zip

提出对图像和激光雷达点云数据进行3D目标检测的改进F-PointNet(Frustum PointNet)。首先利用图像的2D目标检测模型提取目标2D区域,并将其映射到点云数据中,得到该目标的点云候选区域,然后预测候选区域的3D目标掩模,最后利用掩模对3D目标进行检测。当预测掩模时,提出的宽阈值掩模处理可以用来减少原始网络的信息损失;增加注意力机制可以获取需要被关注的点和通道层;使用Focal Loss可以解决目标与背景不平衡的问题。通过多次对比实验,证明宽阈值掩模处理可以提高3D目标检测的准确率,同时注意力机制和Focal Loss可以提高预测的准确率。

利用光纤镜头和彩色工业摄像机实时采集激光切割厚板中切割点的图像，从彩色图像中分别选取蓝色、绿色和红色通道图像，分析各通道图像的特点和切割点的几何形状特征。首先以激光焦点在图像中的位置为中心建立坐标系，以x轴方向为起始，45°为间隔向8个方向搜索激光切割区域的边缘点，根据边缘点到坐标原点的距离信息确定激光切割方向和切割顶点；建立边缘识别用抛物线模型，根据边缘处存在灰度特征、梯度特征和方向特征设计识别目标函数，识别切割顶点两侧边缘，进而识别整个切割点处的几何形状。实验表明识别方法具有良好的适应性、准确性和实时性。

根据中科院规定万方、知网等只收录博士论文的摘要，缺少全文下载。这是2014年度自动化所优秀博士论文全文