Description du prompt
Le nuage de points scanné est d'abord sous-échantillonné à l'aide d'un filtrage par grille voxels pour réduire la densité et supprimer le bruit. Par la suite, la Transformée de Caractéristiques Invariantes d'Échelle (SIFT) est employée pour extraire les points clés invariants d'échelle, et leurs descripteurs d'Histogrammes de Caractéristiques Rapides de Points (FPFH) sont calculés pour représenter les caractéristiques géométriques locales. Sur la base de ces caractéristiques de points clés, un Alignement Initial par Consensus d'Échantillons (SAC-IA) est effectué pour un recalage global grossier. Cet algorithme permet d'obtenir des correspondances initiales stables et d'estimer la transformation initiale en recherchant un consensus aléatoire dans l'espace des caractéristiques FPFH. Ensuite, l'algorithme Iterative Closest Point (ICP) est utilisé pour un recalage local fin, minimisant itérativement la distance aux points les plus proches afin d'obtenir une estimation de pose de haute précision. Pour améliorer la robustesse et la convergence, un sous-échantillonnage adaptatif et des contraintes normales sont intégrés au processus ICP. La transformation finale est obtenue en multipliant les matrices de recalage grossier et fin, ce qui permet d'obtenir un alignement de haute précision entre le nuage de points scanné et le nuage de points CAO, fournissant ainsi une base fiable pour l'estimation de la pose de la pièce et le mappage de trajectoire ultérieur.
![Vous êtes un illustrateur scientifique professionnel pour des conférences académiques de premier plan (CVPR/ICRA). Veuillez créer un "Diagramme de Pipeline de Traitement de Données" clair et en haute résolution pour illustrer le "processus d'écriture de la mémoire épisodique" d'un système d'intelligence incarnée.
Disposition et Flux : Adoptez une disposition linéaire horizontale de gauche à droite, comprenant cinq étapes clés reliées par des flèches.
1. Étape 1 : Acquisition des Données Brutes
Icône : Une icône d'une fenêtre de terminal ou d'un fichier journal avec des lignes de code ou de texte.
Label : Logs Bruts Habitat-Lab.
Description : Représente les données d'interaction brutes issues du simulateur.
2. Étape 2 : Nettoyage des Données
Icône : Une icône d'entonnoir ou d'engrenage.
Label : Nettoyage et Analyse des Données.
Détails : Indique la suppression des données invalides et la mise en forme.
3. Étape 3 : Encapsulation Structurée
Icône : Un document papier soigné avec les mots "(Obs, Action, Outcome)" faiblement visibles.
Label : Structuration des Prompts.
Détails : Représente l'encapsulation des données nettoyées en triplets d'expérience.
4. Étape 4 : Encodage Vectoriel
Icône : Un schéma de texte transformé en une matrice numérique (par exemple, un document passant par un nœud de réseau neuronal et devenant une grille de nombres [0.1, 0.8...]).
Label : Encodage d'Embeddings.
Détails : Représente la transformation du langage naturel en vecteurs de haute dimension.
5. Étape 5 : Stockage en Base de Données
Icône : Une icône de base de données cylindrique avec un motif de grille vectorielle.
Label : Stockage Vectoriel ChromaDB.
Détails : Le point final du processus.
Style Visuel :
Style : Style d'art vectoriel plat 2D académique moderne.
Palette de Couleurs : Maintenez la cohérence, en utilisant le "Bleu Académique" comme couleur primaire et le "Gris Tech" comme couleur secondaire. Les couleurs des flèches doivent être sombres et claires.
Police : Utilisez une police sans-serif claire (style Arial/Helvetica), noire ou gris foncé.
Fond : Fond blanc pur.](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpub-8c0ddfa5c0454d40822bc9944fe6f303.r2.dev%2Fai-drawings%2FUfvBGKD0YGX5OcBXzY3IQSo5YA3phloh%2Fdd103003-88b7-4b05-ba5c-3de35b8b102d%2F236b67f0-c53d-417c-af61-1da5617bb090.png&w=3840&q=75)
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Disposition et Flux : Utilisez une disposition linéaire horizontale de gauche à droite, comprenant cinq étapes clés, reliées par des flèches.
1. Première Étape : Acquisition de Données Brutes
Icône : Une icône d'une fenêtre de terminal ou d'un fichier journal avec des lignes de code ou de texte.
Label : Logs Bruts Habitat-Lab.
Description : Représente les données brutes d'interaction issues du simulateur.
2. Deuxième Étape : Nettoyage des Données
Icône : Un entonnoir ou une icône d'engrenage.
Label : Nettoyage et Analyse des Données.
Détails : Indique la suppression des données invalides et le formatage.
3. Troisième Étape : Encapsulation Structurée
Icône : Un document soigné avec les mots "(Obs, Action, Résultat)" faiblement visibles.
Label : Structuration des Prompts.
Détails : Représente l'encapsulation des données nettoyées en triplets d'expérience.
4. Quatrième Étape : Encodage Vectoriel
Icône : Un diagramme illustrant la transformation de texte en une matrice numérique (par exemple, un document passant par un nœud de réseau neuronal et devenant une grille de nombres [0.1, 0.8...]).
Label : Encodage d'Embeddings.
Détails : Représente la transformation du langage naturel en vecteurs de haute dimension.
5. Cinquième Étape : Stockage
Icône : Une icône de base de données cylindrique avec un motif de grille vectorielle.
Label : Stockage Vectoriel ChromaDB.
Détails : La fin du processus.
Style Visuel :
Style : Style vectoriel 2D plat académique moderne (Art Vectoriel Plat).
Schéma de Couleurs : Maintenir la cohérence, en utilisant le "Bleu Académique" comme couleur principale et le "Gris Tech" comme couleur secondaire. Les couleurs des flèches doivent être sombres et claires.
Police : Utilisez une police sans-serif claire (style Arial/Helvetica), noire ou gris foncé.
Arrière-plan : Arrière-plan blanc pur.](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpub-8c0ddfa5c0454d40822bc9944fe6f303.r2.dev%2Fai-drawings%2FUfvBGKD0YGX5OcBXzY3IQSo5YA3phloh%2Fe459777b-47d2-496c-bed1-8bc917030392%2Fe3e97e66-ed0d-41cd-9ce2-25a3615dcd86.png&w=3840&q=75)