一種基于實例分割和點云配準(zhǔn)的六維位姿估計方法
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：zhoubin333
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標(biāo)簽： 六維姿態(tài)估計 Mask R-CNN實例分割 Super4PCS點云配準(zhǔn)
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文檔介紹： 本文提出一種基于Mask R-CNN實例分割網(wǎng)絡(luò)和Super4PCS點云配準(zhǔn)算法來估計物體六維姿態(tài)的方法。通過目標(biāo)點云與已知位姿的參考點云進(jìn)行配準(zhǔn),，可以獲取目標(biāo)的六維姿態(tài)。但實際中往往采用三維設(shè)備掃描目標(biāo)的整體環(huán)境,，生成的點云數(shù)量龐大,，直接作為源點云與參考點云配準(zhǔn)時，會由于候選集較多從而導(dǎo)致運算時間太長,，因此本文先對目標(biāo)實例分割處理后再配準(zhǔn)：首先,，利用深度相機獲取整體環(huán)境的RGB-D圖，其次利用Mask R-CNN模型將把目標(biāo)分割出來,，并將分割的目標(biāo)RGB-D圖轉(zhuǎn)化為點云圖,，利用Super4PCS點云配準(zhǔn)算法與參考點云進(jìn)行配準(zhǔn)，最終得到目標(biāo)的六維位姿,。在自制作的數(shù)據(jù)集上進(jìn)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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