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(tài)估計 Mask R-CNN實例分割 Super4PCS點云配準
所需積分：0分積分不夠怎么辦？
文檔介紹： 本文提出一種基于Mask R-CNN實例分割網(wǎng)絡和Super4PCS點云配準算法來估計物體六維姿態(tài)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(tài),。但實際中往往采用三維設備掃描目標的整體環(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(huán)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(zhuǎn)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(shù)據(jù)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。
現(xiàn)在下載
VIP會員,，AET專家下載不扣分,；重復下載不扣分，本人上傳資源不扣分,。