| 一種基于實例分割和點云配準的六維位姿估計方法 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大?。?span>710 K | |
| 標簽： 六維姿態估計 Mask R-CNN實例分割 Super4PCS點云配準 | |
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| 文檔介紹： 本文提出一種基于Mask R-CNN實例分割網絡和Super4PCS點云配準算法來估計物體六維姿態的方法。通過目標點云與已知位姿的參考點云進行配準，可以獲取目標的六維姿態。但實際中往往采用三維設備掃描目標的整體環境，生成的點云數量龐大，直接作為源點云與參考點云配準時，會由于候選集較多從而導致運算時間太長，因此本文先對目標實例分割處理后再配準：首先，利用深度相機獲取整體環境的RGB-D圖，其次利用Mask R-CNN模型將把目標分割出來，并將分割的目標RGB-D圖轉化為點云圖，利用Super4PCS點云配準算法與參考點云進行配準，最終得到目標的六維位姿。在自制作的數據集上進行了驗證，對比分割前后的四組實驗，時間降低率約為60%-80%，有效證明了本方法的可行性。 | |
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