قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
الصندوق المحيط ثلاثي الأبعاد
متوازي المستطيلات الموجه أو المحاذي للمحاور، يستخدم لتحديد الموقع والامتداد المكاني لكائن في فضاء ثلاثي الأبعاد. يتم تعريفه بإحداثيات مركزه (أو أحد زواياه)، وأبعاده (طول، عرض، ارتفاع) وتوجيهه (زوايا أولر أو كواتيرنيون).
دمج المستشعرات
عملية دمج البيانات القادمة من عدة مستشعرات (مثل: الليدار، الكاميرا، الرادار) لإنتاج تمثيل للبيئة أكثر قوة ودقة واكتمالاً من ذلك المقدم من مصدر واحد. يسمح هذا بدمج نقاط القوة لكل نمط للتغلب على نقاط الضعف الخاصة به.
اكتشاف الكائنات بشبكة الفوكسل
نهج اكتشاف ثلاثي الأبعاد يقوم بتجزئة الفضاء إلى شبكة ثلاثية الأبعاد من الفوكسلات (وحدات حجمية أساسية). يتم استخراج الميزات من هذه الشبكة للتنبؤ بوجود وموقع الكائنات، غالباً عبر الشبكات العصبية التلافيفية ثلاثية الأبعاد.
الإسقاط متعدد المناظر
طريقة تقوم بإسقاط سحابة نقاط ثلاثية الأبعاد على عدة مستويات ثنائية الأبعاد (صور المنظر العلوي، المنظر الأمامي، إلخ) لاستخدام بنيات اكتشاف الكائنات ثنائية الأبعاد المتطورة. يتم بعد ذلك إعادة إسقاط التنبؤات ثنائية الأبعاد في الفضاء ثلاثي الأبعاد للحصول على الصناديق المحيطة النهائية.
المرساة ثلاثية الأبعاد
صناديق محيطة ثلاثية الأبعاد محددة مسبقاً بأحجام وتوجهات ومواقع محددة، تستخدم كمراجع في طرق الاكتشاف القائمة على المراسي. يتنبأ الشبكة بالانحرافات عن هذه المراسي لتحسين دقة الموقع وهندسة الكائنات المكتشفة.
الاكتشاف بدون مراسي
نهج اكتشاف ثلاثي الأبعاد لا يعتمد على مجموعة من صناديق المرجعية محددة مسبقاً. يتنبأ مباشرة بخصائص الكائن (المركز، الأبعاد، التوجه) من النقاط الرئيسية أو خرائط الحرارة، مما يبسط العملية ويحسن التعميم لكائنات بأحجام متنوعة.
خريطة الاحتلال
تمثيل متجزئ للبيئة حيث يتم تقسيم الفضاء إلى خلايا منتظمة، كل منها يحتمل أن تكون محتلة أو حرة أو غير معروفة. تستخدم بشكل شائع في الروبوتات والتخطيط للمسار من بيانات المستشعرات ثلاثية الأبعاد.
شبكة المضلعات
مجموعة من الرؤوس والحواف والوجوه التي تحدد شكل جسم متعدد السطوح في ثلاثية الأبعاد. يستخدم كمخرج لنماذج التجزئة أو إعادة البناء ثلاثي الأبعاد لتمثيل هندسي أكثر دقة وواقعية من الصناديق المحيطة.
شبكة النقاط (PointNet)
هندسة شبكة عصبية عميقة مصممة لمعالجة سحابات النقاط مباشرة، مع احترام خصائص التباين تحت تبديل النقاط. تستخدم وظائف متماثلة (مثل التجميع الأقصى) لتجميع المعلومات من السحابة بأكملها.
الكشف بإلقاء الأشعة (Ray-casting Detection)
تقنية تحاكي إطلاق الأشعة من نقطة نظر (مستشعر) عبر الفوكسلات في شبكة ثلاثية الأبعاد لتحديد التقاطعات واستنتاج وجود الكائنات. غالباً ما تُستخدم لنمذجة مجال رؤية الليدار وتحسين دقة الكشف.
التقسيم الدلالي ثلاثي الأبعاد (3D Semantic Segmentation)
مهمة تتضمن تعيين تسمية فئة دلالية (مثل: 'سيارة'، 'مشاة'، 'مبنى') لكل نقطة أو فوكسل في سحابة نقاط ثلاثية الأبعاد. توفر فهماً كثيفاً ومفصلاً للمشهد، يتجاوز مجرد تحديد مواقع الكائنات.
كشف الكائنات في الوقت الفعلي (Real-time 3D Object Detection)
قدرة النظام على كشف وتحديد موقع الكائنات ثلاثية الأبعاد بزمن استجابة منخفض بما يكفي للتطبيقات الديناميكية مثل القيادة المستقلة. تفرض قيوداً صارمة على تعقيد النموذج والكفاءة الحسابية.
المعايرة الخارجية (Extrinsic Calibration)
عملية تحديد الموضع والتوجه النسبيين لمستشعر بالنسبة لنظام إحداثيات مرجعي (مثل: المركبة). المعايرة الدقيقة ضرورية لدمج البيانات متعددة الوسائط والإسقاط الصحيح لعمليات الكشف في فضاء مشترك.
رباعية اتجاه التوجه (Orientation Quaternion)
تمثيل رياضي للتدوير في فضاء ثلاثي الأبعاد باستخدام أربعة أعداد (w, x, y, z). يُفضل على زوايا أويلر لوصف اتجاه الصناديق المحيطة ثلاثية الأبعاد لأنه يتجنب مشكلة قفل المفصل (gimbal lock).
الكشف بنشر الخصائص (Feature Propagation Detection)
استراتيجية مستخدمة في الهياكل الهرمية (مثل: PointNet++) حيث يتم استخلاص الخصائص بدقات متزايدة، ثم نشرها واستيفاءها إلى النقاط الأصلية للتنبؤ الدقيق على مستوى كل نقطة.