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餐具模具数字化建模-中科米堆3d扫描逆向建模

餐具传统开发模式依赖手工测量与经验修正,一套复杂餐具模具从设计到交付往往需要1-3个月,曲面精度误差可达±0.2mm以上,难以满足现代工业对造型复杂度与生产效率的双重需求。这种低效高耗的开发模式,既制约了企业响应市场变化的能力,也增加了产品迭代成本。而数字化建

中科 餐具 模具 建模 点云数据 2025-06-04 17:26  4

VR场景制作如何完成?

设置场景特效和光照环境,包括阴影、反射、折射等,以增强场景的真实感和沉浸感。根据VR场景的需求,设计合适的交互方式,如手势识别、头部跟踪等,以确保用户能够自然地与场景进行互动。合理安排交互流程和操作逻辑,确保用户能够轻松上手并享受流畅的交互体验。

算法 vr 建模 点云数据 激光扫描仪 2025-05-16 09:47  9

华为:激光雷达更安全 特斯拉:纯视觉是王道 实测秒懂

近日,特斯拉官方微博发文称“坚持视觉处理方案,让人人买得起安全智能的产品”,再次引发行业内外对智能驾驶技术路线的热议。这条动态看似是特斯拉对自家技术的自信宣言,却也在中国市场“捅了马蜂窝”——毕竟,中国车企和消费者对激光雷达的偏爱早已不是秘密。华为、小鹏等国产

华为 特斯拉 视觉 点云数据 激光雷达 2025-05-07 09:34  8

一文熟悉具身智能机器人感知系统核心部件:激光雷达

激光雷达作为具身智能机器人的“环境感知中枢”,正经历从技术升级到场景泛化的双重变革。在车载领域验证其高精度三维感知能力后,激光雷达加速向机器人领域迁移,通过固态化、芯片化技术突破,实现体积缩小、成本下降与功耗优化,为服务机器人、工业AGV、人形机器人等提供轻量

智能 机器人 部件 点云数据 激光雷达 2025-04-08 09:03  8

NUS邵林团队发布DexSinGrasp基于强化学习实现物体分离与抓取统一

本文的作者均来自新加坡国立大学 LinS Lab。本文的共同第一作者为新加坡国立大学实习生许立昕和博士生刘子轩,主要研究方向为机器人学习和灵巧操纵,其余作者分别为硕士生桂哲玮、实习生郭京翔、江泽宇以及博士生徐志轩、高崇凯。本文的通讯作者为新加坡国立大学助理教授

学习 泛化 点云数据 nus dexsingrasp 2025-04-13 14:41  11