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2025年人形机器人激光视觉三维建模实操试卷及答案

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、实验环境准备

1.请简述在开始激光视觉三维建模任务前，需要检查或配置的硬件环境，包括激光视觉传感器、人形机器人本体以及计算平台的关键方面。

2.假设使用VelodyneVLP-16传感器，请说明其进行外部参数（相机到激光线投影矩阵）和内部参数（焦距、光心）标定的基本步骤和常用方法。

3.描述在ROS环境下，如何初始化激光视觉传感器（如`velodyne_points`或`velodyne_raw`）节点，并确保其能将点云数据发布到指定话题（例如`/velodyne_points`）。

二、点云数据采集与预处理

1.编写一段ROS节点程序（使用Python或C++），该节点订阅激光视觉传感器点云数据话题，并将点云数据转换为PCL点云格式。

2.在程序中集成PCL库，实现对订阅到的原始点云进行地面点滤波（GroundPlaneFilter），提取非地面点。请说明选择该滤波方法的原因，并设置合适的参数（如最大斜率、最小高度差）。

3.对滤波后的点云进行体素下采样（VoxelGridDownsampling），以降低点云密度，提高后续处理效率。请指定合适的体素大小，并解释选择依据。

三、三维重建与建模

1.假设场景中存在一个简单的静态物体（如长方体桌子），描述如何利用单帧经过预处理的点云数据，通过PCL提供的PoissonSurfaceReconstruction算法生成该物体的三维网格模型。

2.说明选择PoissonSurfaceReconstruction算法的适用场景，并简述该算法的基本原理。

3.描述如何将Poisson算法生成的全局网格模型分割为不同的部分（例如，桌面的顶面、侧面）。可以提及PCL中用于模型分割的算法或方法。

四、模型评估与优化

1.假设已经通过ICP算法将多帧扫描的点云数据拼接成一个完整的三维模型。请列出至少三种用于评估该拼接模型整体精度的定量指标，并简述其含义。

2.描述在ICP算法运行过程中，如果遇到收敛困难或结果不理想的情况，可以尝试调整哪些参数或采取哪些预处理措施来优化效果。

3.分析对于人形机器人导航任务，使用该三维模型进行环境感知时，可能存在的局限性或挑战，并提出至少一种改进方法。

五、综合应用与问题解决

1.设想在人形机器人行进过程中，使用激光视觉进行动态环境感知和建模。请描述如何设计一个简单的流程，让机器人能在移动中实时更新周围环境的三维地图。

2.在实际操作中，可能会遇到激光点云数据在特定光照条件下质量下降（如饱和、噪声增大）的问题。请提出至少两种应对策略，并说明其原理。

3.总结在本次模拟的激光视觉三维建模任务中，你认为最关键的技术环节是什么？为什么？

试卷答案

一、实验环境准备

1.需要检查或配置的硬件环境包括：

*确认激光视觉传感器已正确连接电源和网线（或无线连接）。

*检查传感器与机器人基座或特定测站平台的物理安装是否稳固，位置和姿态是否符合标定要求。

*确认人形机器人本体控制器已上电并正常启动，各关节电机及驱动器状态良好。

*检查机器人运动控制软件（如MoveIt!）是否已安装配置并运行。

*确认计算平台（通常是机器人主控PC或工控机）硬件资源（CPU、内存、GPU）满足运行要求，操作系统已安装并配置好ROS环境及所需依赖库（如PCL,Open3D,VINS-Fusion等）。

*确保传感器与计算平台之间的网络连接正常，通信协议（如UDP）配置正确。

2.标定基本步骤和常用方法：

*外部参数标定（相机到激光线投影矩阵）：通常需要建立一个包含已知空间坐标点和对应图像（或深度）点的校准板（如棋盘格）。通过在机器人末端执行器上移动校准板，使用相机（如果配合使用）或直接使用激光传感器扫描校准板，获取图像点或直接获取激光点云。利用这些匹配点，通过相机标定库（如OpenCV）或点云处理库（如PCL提供的`pcl::CameraParameters`和`pcl::Registration`相关类，或专门标定工具如`v4r::stereo::StereoCalib`）计算投影矩阵。

*内部参数标定（焦距、光心）：如果激光传感器自带相机（如VelodyneVLP-16），其内部参数通常与外部参数一同在相机标定过程中解算出来。如果仅使用激光雷达点云，内部