along with features obtained from 2

along with features obtained from 2D images acquired from these cameras, using a Growing Neural Gas (GNG) network applied to the 3D data. The goal is to obtain a robust egomotion technique. The GNG network is used to reduce the camera error. To calculate the egomotion, we test two methods for 3D registration. One is based on an iterative closest points algorithm, and the other employs random sample consensus. Finally, a simultaneous localization and mapping method is applied to the complete sequence to reduce the global error. The error from each sensor and the mapping results from the proposed method are examined.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ด้วยคุณลักษณะที่ได้รับจาก 2D ภาพมาจากกล้องเหล่านี้ การใช้เครือข่ายเติบโตประสาทก๊าซ (GNG) กับข้อมูล 3D เป้าหมายจะได้รับเทคนิค egomotion แข็งแรง ใช้เครือข่าย GNG เพื่อลดข้อผิดพลาดของกล้อง การคำนวณแบบ egomotion เราทดสอบสองวิธีสำหรับการลงทะเบียน 3D หนึ่งขึ้นอยู่กับการซ้ำสุดคะแนนอัลกอริทึม และอื่น ๆ ใช้ช่วยสุ่มตัวอย่าง สุดท้าย แปลพร้อมและแม็ปวิธีใช้กับลำดับที่สมบูรณ์จะลดข้อผิดพลาดระดับโลก ข้อผิดพลาดจากเซ็นเซอร์แต่ละและผลลัพธ์ของการแม็ปที่จากวิธีนำเสนอตรวจสอบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

พร้อมด้วยคุณสมบัติที่ได้รับจากภาพ 2 มิติที่ได้จากกล้องเหล่านี้โดยใช้การเจริญเติบโตประสาทก๊าซ (GNG) เครือข่ายนำไปใช้กับข้อมูล 3 มิติ มีเป้าหมายที่จะได้รับเทคนิค egomotion ที่แข็งแกร่ง เครือข่าย GNG ที่ใช้ในการลดความผิดพลาดกล้อง ในการคำนวณ egomotion ที่เราทดสอบสองวิธีสำหรับการลงทะเบียน 3D หนึ่งจะขึ้นอยู่กับขั้นตอนวิธีการจุดที่ใกล้เคียงที่สุดซ้ำและอื่น ๆ ที่มีพนักงานฉันทามติสุ่มตัวอย่าง ในที่สุดการแปลพร้อมกันและวิธีการทำแผนที่จะนำไปใช้ลำดับที่สมบูรณ์เพื่อลดข้อผิดพลาดในระดับโลก ข้อผิดพลาดจากแต่ละเซ็นเซอร์และผลการทำแผนที่จากวิธีที่นำเสนอมีการตรวจสอบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

พร้อมกับคุณสมบัติที่ได้จาก 2 มิติ ภาพที่ได้มาจากกล้องเหล่านี้โดยใช้การประสาทก๊าซ ( กง ) เครือข่ายประยุกต์ข้อมูล 3D เป้าหมายคือการได้รับเทคนิค egomotion แข็งแกร่ง ที่กงเครือข่ายถูกใช้เพื่อลดความผิดพลาดของกล้อง หา egomotion เราทดสอบสองวิธีสำหรับ 3D การลงทะเบียน หนึ่งคือ ตามซ้ำใกล้จุดขั้นตอนวิธีและอื่น ๆ มีพนักงานจำนวนตัวอย่างที่สุ่ม ในที่สุด ก็พร้อมกันจำกัดและวิธีการทำแผนที่ที่ใช้กับลำดับเบสที่สมบูรณ์ เพื่อลดความผิดพลาดของโลก ข้อผิดพลาดจากเซ็นเซอร์แต่ละและการทำแผนที่ผลลัพธ์ที่ได้จากวิธีที่เสนอจะตรวจ