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基于神经网络的多类物体三维位姿获取方法研究
文献摘要：
为了实现对仓储物流环节中货架上的物体进行区分,本文从多个位姿视角,利用三维相机拍摄货架中所有物体的三维点云数据.通过深度学习神经网络对图像中物体进行分割,然后滤掉点云数据的杂点和异常点,进行多位姿点云数据融合.并基于PCA进行粗匹配得到物体的大概位姿,然后利用ICP优化匹配,得到物体的精确位姿,从而引导机器人实现物体的任意位姿自动抓取.
文献关键词：
神经网络;点云融合;PCA;ICP
中图分类号：
作者姓名：
李博;梁飒
作者机构：
天津盛达安全科技有限责任公司;天津科技大学
文献出处：
引用格式：
[1]李博;梁飒-.基于神经网络的多类物体三维位姿获取方法研究)[J].消费电子,2022(02):20-21,50
A类：
B类：
位姿,获取方法,仓储物流,货架,架上,个位,三维相机,所有物,三维点云数据,深度学习神经网络,中物,滤掉,杂点,异常点,数据融合,粗匹配,配得,大概,ICP,优化匹配,自动抓取,点云融合
AB值：
0.445668
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