基于深度学习的物体点云六维位姿估计方法
基于深度学习的物体点云六维位姿估计方法
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DOI：
10.19678/j.issn.1000-3428.0058768
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
庄春刚
中科院分区：
文献类型：
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作者：
李少飞;史泽林;庄春刚
物体位姿估计是机器人在散乱环境中实现三维物体拾取的关键技术,然而目前多数用于物体位姿估计的深度学习方法严重依赖场景的RGB信息,从而限制了其应用范围。提出基于深度学习的六维位姿估计方法,在物理仿真环境下生成针对工业零件的数据集,将三维点云映射到二维平面生成深度特征图和法线特征图,并使用特征融合网络对散乱场景中的工业零件进行六维位姿估计。在仿真数据集和真实数据集上的实验结果表明,该方法相比传统点云位姿估计方法准确率更高、计算时间更短,且对于疏密程度不一致的点云以及噪声均具有更强的鲁棒性。