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一种基于点云实例分割的六维位姿估计方法
所属分类：技术论文
上传者：wwei
文档大小：4264 K
标签：点云数据 SoftGroup实例分割六维位姿估计
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文档介绍：提出了一种基于SoftGroup实例分割模型和PCA主成分分析算法来估计物体位姿的方法。在工业自动化领域，通常会为诸如机器人、机械臂配备视觉系统并利用二维图像估算目标物体位置，但当目标物体出现堆叠、遮挡等复杂场景时，对二维图形的识别精度往往有所下降。为准确、高效地获取物体位置，充分利用三维点云数据的高分辨率、高精度的优势：首先将深度相机采集到的RGB-D图像转为点云图，接着利用SoftGroup模型分割出点云图中的目标对象，最后用PCA算法得到目标的六维位姿。在自制工件数据集上进行验证，结果表明对三种工件识别的平均AP高达97.5%，单张点云图识别用时仅0.73 ms，证明所提出的方法具有高效性和实时性，为诸如机器人定位、机械臂自主抓取场景带来了全新的视角和解决方案，具有显著的工程应用潜力。
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