一种基于点云实例分割的六维位姿估计方法
所屬分類:技术论文
上傳者:wwei
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標(biāo)簽: 点云数据 SoftGroup实例分割 六维位姿估计
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文檔介紹: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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