为解决非球面光学元件加工存在的环带波纹误差问题,阐释数控切线回转成形非球面加工的基本原理,解析速度插补原理的数学建模过程,针对速度插补中速度进给的时基性,提出基于隐马尔科夫模型构建速度前瞻预测模型的方案。以实际非球面加工样件建立隐马尔科夫补偿模型,实验结果表明:基于隐马尔科夫模型的速度前瞻补偿技术可以有效实现速度插补中速度补偿,补偿后速度误差残差降至0.9498,满足非球面数控磨床的加工精度需求。

使三维扫描仪得到的模型更加逼真,对于纹理渲染的研究是必不可少的,为了节省纹理查找工作使用的时间和内存空间,文中提出了一种快速高效的三阶纹理过滤方法。

采用深度学习算法解决在包含对象的场景的RGB-D视图中对机器人进行检测抓取的问题。通过采用一个两步级联系统可以对大量的候选者进行评估,与手工设计相比更为快速而有效。两步级联系统有两个深度网络,其中第一个系统的顶级检测值由第二个系统重新评估。通过研究实验证明了深度学习方法可以有效提高RGB-D机器人抓取数据集的性能。