一種基于點(diǎn)云實(shí)例分割的六維位姿估計方法
所屬分類(lèi):技術(shù)論文
上傳者:wwei
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標簽: 點(diǎn)云數據 SoftGroup實(shí)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(shí)例分割模型和PCA主成分分析算法來(lái)估計物體位姿的方法。在工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域,通常會(huì )為諸如機器人、機械臂配備視覺(jué)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(chǎng)景時(shí),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(diǎn)云數據的高分辨率、高精度的優(yōu)勢:首先將深度相機采集到的RGB-D圖像轉為點(diǎn)云圖,接著(zhù)利用SoftGroup模型分割出點(diǎn)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(jìn)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(diǎn)云圖識別用時(shí)僅0.73 ms,證明所提出的方法具有高效性和實(shí)時(shí)性,為諸如機器人定位、機械臂自主抓取場(chǎng)景帶來(lái)了全新的視角和解決方案,具有顯著(zhù)的工程應用潛力。
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