基于立体视觉的具备 VR 支持的远程监控机器人
使用一对 HDR 摄像机并在室内移动地面机器人上以立体视觉配置进行拍摄，捕捉各种纹理和空间特征，然后利用我们的算法将数据作为输入，实现室内空间的三维重建和深度图可视化。
Jun, 2023
本文提出了一种新型遥控系统，包含了触觉设备以及虚拟现实界面，应用于动态和非结构化环境下的空中机器人操作。利用多个传感器进行感知、姿态估计以及神经网络的主动学习等算法，针对工业领域的任务进行了验证实验，并展示了该系统在未来工业应用中的可行性。
Oct, 2022
设计了一个用于对象检查和监控的人工视觉系统原型，通过一个 2D BOA-INS 智能相机自动处理传送带上的物体，可用于教育目的，实现了嵌入式系统、人工视觉、人工智能、模式识别、自动控制以及真实流程的自动化。
Feb, 2024
实时立体匹配是许多扩展现实（XR）应用的基础算法，本研究介绍了一个包含室内场景的真实视频立体合成数据集，并提出了一种在低功耗设备上实现高准确度实时深度推测的新方法。
Sep, 2023
该研究介绍了一个名为 Mono-Hydra 的实时空间感知系统，利用单目相机和 IMU 传感器配置，在室内场景下实现对环境的深度和语义推断，以创建实时的三维场景图，提高决策效率和机器人系统的灵活性。
Aug, 2023
本文提出了一种基于立体视觉的方法，用于在动态自动驾驶情景下跟踪摄像机姿态和三维语义对象，该方法使用易于标注的二维检测和离散视点分类结合轻量级语义推理方法获取粗略的三维物体测量，并基于当前的物体感知相机姿态跟踪实现物体位置的估计与 3D 建模以获得精确度和时间一致性。
Jul, 2018
该研究比较了不同的基于深度学习的系统，证明了一些系统足够高效和具有泛化能力，能够在软件层面实现双目相机的视频同步，从而降低整个系统的成本、重量和体积，并为生产就绪软件视频同步系统铺平了道路。
Mar, 2023
我们提出了一种沉浸式远程操作系统 Open-TeleVision，用于收集机器人学习演示所必需的在机器人上的数据，通过在一个立体的方式中使操作者主动感知机器人的周围环境，并将操作者的手臂和手部动作映射到机器人上，创造出一种沉浸式的体验，我们通过在真实环境中收集数据并训练模仿学习策略，验证了我们系统的有效性。
Jul, 2024
本文介绍了一种将立体 360 度（全向立体）成像转换为分层式多球形图像表示的方法，用于六自由度（6DoF）渲染。该方法利用多摄像机系统捕获立体 360 度图像，同时解决其中缺少动态场景的运动视差和正确各项异性差的问题，实现舒适的 VR 体验。
Aug, 2020