| 一種基于點云實例分割的六維位姿估計方法 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：4264 K | |
| 標簽： 點云數據 SoftGroup實例分割 六維位姿估計 | |
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| 文檔介紹：提出了一種基于SoftGroup實例分割模型和PCA主成分分析算法來估計物體位姿的方法。在工業自動化領域，通常會為諸如機器人、機械臂配備視覺系統并利用二維圖像估算目標物體位置，但當目標物體出現堆疊、遮擋等復雜場景時，對二維圖形的識別精度往往有所下降。為準確、高效地獲取物體位置，充分利用三維點云數據的高分辨率、高精度的優勢：首先將深度相機采集到的RGB-D圖像轉為點云圖，接著利用SoftGroup模型分割出點云圖中的目標對象，最后用PCA算法得到目標的六維位姿。在自制工件數據集上進行驗證，結果表明對三種工件識別的平均AP高達97.5%，單張點云圖識別用時僅0.73 ms，證明所提出的方法具有高效性和實時性，為諸如機器人定位、機械臂自主抓取場景帶來了全新的視角和解決方案，具有顯著的工程應用潛力。 | |
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