稀疏结构光传感器规划：低调动次数的物体识别定位策略

本文主要探讨的是"用于稀疏结构光视觉系统的传感器规划策略"，发表于1995年的清华大学学报自然科学版。论文的核心创新点在于提出了一种高效的方法，通过稀疏结构光实现物体的识别和定位。传统的基于模型的物体识别定位系统通常采用生成密集距离图像的步骤，但作者认为，通过调度传感器到不同的方位获取少量稀疏结构光图像，可以简化处理流程，减少信息处理量，同时提升识别和定位的准确性和可靠性。 作者提出的最关键概念是“最大期望假设递减率”（Maximum Expected Rate of Hypothesis Reduction, MERHR），这是一种评价传感器方位效率的新指标。该概念的目标是优化传感器采集信息的方位选择，以最小化完成物体识别定位所需的平均调动传感器次数。这样做的好处在于，可以将计算最佳视点的工作提前在离线建模和仿真阶段完成，形成查找表，使得在线传感器规划过程更为便捷，大大降低了实时计算的复杂性。 论文的实现方法包括了离线阶段的模型转换和查找表建立，以及在线阶段的特征提取和初始假设生成。通过这样的规划策略，系统能够实现在线过程中高效且精确的物体识别定位，提升了整个视觉系统的性能。 本文的重点在于阐述这一新颖的传感器规划策略及其理论基础，同时提供了初步的实验结果，展示了其在实际应用中的可行性和优势。这篇论文为稀疏结构光视觉系统的设计和优化提供了一种有前景的策略，对于提高视觉系统的实时性和资源利用率具有重要意义。