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(shù)論文
上傳者：wwei
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標(biāo)簽： 點云數(shù)據(jù) 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(yè)自動化領(lǐng)域，通常會為諸如機器人、機械臂配備視覺系統(tǒng)并利用二維圖像估算目標(biāo)物體位置，但當(dāng)目標(biāo)物體出現(xiàn)堆疊、遮擋等復(fù)雜場景時，對二維圖形的識別精度往往有所下降。為準(zhǔn)確、高效地獲取物體位置，充分利用三維點云數(shù)據(jù)的高分辨率、高精度的優(yōu)勢：首先將深度相機采集到的RGB-D圖像轉(zhuǎn)為點云圖，接著利用SoftGroup模型分割出點云圖中的目標(biāo)對象，最后用PCA算法得到目標(biāo)的六維位姿。在自制工件數(shù)據(jù)集上進行驗證，結(jié)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(yīng)用潛力。
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