该论文介绍了一种利用数学模型自动生成无人机飞行轨迹，全面准确地扫描物体表面，从而生成高保真的 3D 模型。作者使用了覆盖度等数学原理，进行路径规划，可以自动权衡机器人特性和覆盖度，有效避免撞墙等情况。

May, 2017

本文介绍了一种高效计算户外场景中高质量 3D 重建的视点和轨迹的新方法，利用搭载在自主导航四旋翼飞行器上的 RGB 摄像机采集图像，并利用分层的体积表示区分未知、自由和占据空间，利用信息增益来处理遮挡，避免障碍并规划无碰撞的飞行路径，以限制四旋翼的总飞行距离，获得了多项令人信服的 3D 重建结果，并证明了此方法的量化提升。

May, 2017

这项研究提出了一种基于 Transformer 的摄像头配置生成器，通过强化学习自主探索行为空间内的各种组合，并搜索训练数据集中给出最高检测精度的配置，实现多摄像头视角下行人检测的优化布局。

Dec, 2023

机器人在番茄大棚中越来越多地用于自动化劳动密集型任务，但面临着植物其他部分的遮挡引起的感知困难。我们提出了一种基于梯度的下一最佳观测点规划方法，通过差分射线采样直接估计视点规划的局部梯度方向，旨在克服遮挡问题并提高感知质量，在模拟实验中证明了该方法的有效性。

Nov, 2023

基于几何准则和贝叶斯优化算法的 3D 重建方法，考虑到噪声的存在，能够使用少量相机在存在噪声的农业环境中进行准确的 3D 重建。

Sep, 2023

本文介绍了使用视觉算法进行目标定位、实时增量式 3D 签名距离地图算法进行遮挡和安全计算、实时相机运动规划器进行优化平滑度、碰撞、遮挡和艺术指导的航拍摄影完整系统，旨在克服多个专业领域影响安全控制无人机的局限，并验证该系统在追踪动态目标方面的稳健性和实时性，最终证明该系统达到了当前最佳性能。

Apr, 2019

采用多视角拾取（MVP）控制器的主动感知方法根据实时夹持姿态估计分布直接选择有信息量的视角，以降低由于混杂和遮挡导致的夹持姿态不确定性，与单视角夹持检测器相比，在从混杂环境中获取 20 个物体的夹持试验中，我们的 MVP 控制器取得 80％的夹持成功率，比单视角夹持检测器高出 12％。我们还证明，我们的方法既更准确，也更高效，比考虑多个固定视角的方法更具优势。

Sep, 2018

本研究提出了一种从校准相机组中估计多个人的 3D 人体姿态的方法，通过多个视角估计人体姿态在全局坐标系内，并利用二分图匹配跟踪多人在多帧中实现特别高效的 3D 解决方法，取得了最先进的结果。

Jan, 2021

本文提出了一种基于强化学习的解决方案，将视角规划问题建模成一个集合覆盖优化问题，通过引入新的评分函数、使用马尔科夫决策过程和各种强化学习算法来优化视角规划，实现了在大部分测试情况下优于贪婪算法的结果。

Oct, 2016

通过将单目摄像头录制的车载视频进行简单变换，将观察对象投影到从鸟瞰角度看的平面视图上，从而能够在深度神经网络的支持下，通过检测车辆和行人的位置及方向来实现自动控制，其中 3D 物体检测等技术的应用能够显著减少碰撞事故。

May, 2019