灌南塑膠籃球場合基于模型的多視圖重建扭彎狀態(tài)下柔性板的變形情況在第章的數(shù)值示例部分給出了分析。而基于雙目視覺進(jìn)行柔性薄板變形場重構(gòu)在第節(jié)進(jìn)行了詳述。兩個(gè)方法各有缺占，在定際中需合伸用這畫個(gè)方法，基干估計(jì)的面輪后輪多態(tài)和部分重構(gòu)的梁形狀，可以實(shí)際調(diào)整基于物理學(xué)模型的關(guān)鍵參數(shù)，通過雙日視覺重構(gòu)結(jié)果改進(jìn)傳統(tǒng)視覺，從面顯示智能小車中柔性連接板被隱藏的部分。一組典型的合成感知結(jié)果，用于表征有限元軟件虛擬環(huán)境中的柔性智能小車。其中，在初始位置處以及后輪移動(dòng)位移和處的整個(gè)骨架分別繪制成實(shí)心的綠色，紅色和黑色線。在和處后輪的兩個(gè)姿態(tài)估計(jì)分別相差和關(guān)于軸。

　　與可以從前輪后輪藍(lán)色虛線的估計(jì)姿勢重建的剛性組件不同，可變形體只有一部分可以從點(diǎn)云深綠色可視地重建，圖通過將模型數(shù)據(jù),正交投影到實(shí)驗(yàn)基本真值上，直觀地顯示誤差的近似，其本質(zhì)上是全局誤差點(diǎn)云位置和局部誤差點(diǎn)云形狀的集合：,，由于許多可能的誤差源包括校準(zhǔn)和立體匹配中的幾何誤差，低分辨率以及圖像噪聲，圖中的誤差并不表示兩個(gè)數(shù)據(jù)集之間存在任何點(diǎn)與點(diǎn)的對(duì)應(yīng)。梁形狀相似性評(píng)價(jià)和結(jié)果討論更好的方案是使用線性無關(guān)的度量方法來評(píng)估兩個(gè)數(shù)據(jù)集之間梁形狀的相似性，為此采用以下兩種方法基于圖結(jié)果的統(tǒng)計(jì)形狀分布方法，其中，基于物理重建的梁形狀與實(shí)驗(yàn)基準(zhǔn)真實(shí)的梁形狀相比較。曲率方法不隨比例和坐標(biāo)平移和旋轉(zhuǎn)變換改變。塑膠籃球場的側(cè)視圖圖像用作一組獨(dú)立數(shù)據(jù)集，以評(píng)估位移場重建基于統(tǒng)計(jì)形狀分布的相似度測量形狀分布法恰當(dāng)?shù)囟x了空間位置無關(guān)的概率密度函數(shù)，以評(píng)估兩個(gè)數(shù)據(jù)集之間的形狀相似性。

　　作為統(tǒng)計(jì)測量，與同類方法相比，它提供了幾個(gè)優(yōu)點(diǎn)，即變換不變，匹配，計(jì)算速度快，對(duì)數(shù)據(jù)中的“空洞”穩(wěn)健，并且對(duì)噪聲不。在這種方法中，點(diǎn)云被視為三角形網(wǎng)格的集合。在表面上定義以下隨機(jī)變量：是兩個(gè)隨機(jī)點(diǎn)之間的距離的度量是由三個(gè)隨機(jī)點(diǎn)形成的三角形面積平方根的度量；是由四個(gè)隨機(jī)點(diǎn)形成的四面體體積立方根的度量無偏隨機(jī)抽樣點(diǎn)的生成步驟如下步驟：選擇與其面積成比例的一個(gè)三角形步驟：對(duì)于每個(gè)選定的三角形，使用式在三角形內(nèi)生成無偏向隨機(jī)其中：是三角形的頂點(diǎn)；是,中的隨機(jī)數(shù)。兩個(gè)數(shù)據(jù)集之間的形狀相似性通過兩個(gè)之間的統(tǒng)計(jì)距離來度量：其中在式中，和分別是模型和基于距離的實(shí)驗(yàn)測量的。表總結(jié)了實(shí)驗(yàn)測量和每個(gè)形狀函數(shù)每個(gè)模型之間的統(tǒng)計(jì)距離比較。圖和表中比較了三種模型固定連摩擦連接模型在實(shí)驗(yàn)測量中產(chǎn)生小的總統(tǒng)計(jì)距離因此產(chǎn)生佳的形狀相似性，塑膠籃球場比固定連接和無摩擦連接模型的距離小和，在統(tǒng)計(jì)意義上表現(xiàn)出了明顯的優(yōu)勢。