基于点云的类级别物体姿态估计
针对类级别的物体姿态估计问题,提出一种仅将深度相机扫描的点云作为输入,在仅知道目标物体点云类别的情况下,准确估计目标物体三维位姿的方法。该方法不需要依赖大量的带标签的人工标注数据集,仅使用虚拟仿真技术模拟生产的数据,即可在真实数据集上取得较高的精度。该方法首先对输入点云进行背景噪声过滤,之后通过中心预测模块对点云做标准归一化,再使用基于对应类别模板点云变形的方法预测其标准坐标系坐标,最后通过最小二乘法获得目标物体的三维位姿。实验结果表明,该方法在真实数据上具有更好的泛化性能和更高的精度。...
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Veröffentlicht in: | 智能科学与技术学报 2022-06, Vol.4 (2), p.246-254 |
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Format: | Artikel |
Sprache: | chi |
Schlagworte: | |
Online-Zugang: | Volltext |
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Zusammenfassung: | 针对类级别的物体姿态估计问题,提出一种仅将深度相机扫描的点云作为输入,在仅知道目标物体点云类别的情况下,准确估计目标物体三维位姿的方法。该方法不需要依赖大量的带标签的人工标注数据集,仅使用虚拟仿真技术模拟生产的数据,即可在真实数据集上取得较高的精度。该方法首先对输入点云进行背景噪声过滤,之后通过中心预测模块对点云做标准归一化,再使用基于对应类别模板点云变形的方法预测其标准坐标系坐标,最后通过最小二乘法获得目标物体的三维位姿。实验结果表明,该方法在真实数据上具有更好的泛化性能和更高的精度。 |
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ISSN: | 2096-6652 |
DOI: | 10.11959/j.issn.2096-6652.202227 |