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基于点云的类级别物体姿态估计
文献摘要：
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.
文献关键词：
姿态估计;点云处理;深度学习;模式识别
中图分类号：
作者姓名：
栗仁武;张凌霄;高林;李淳芃;蒋浩
作者机构：
中国科学院计算技术研究所,北京 100190;中国科学院大学,北京 100049
文献出处：
引用格式：
[1]栗仁武;张凌霄;高林;李淳芃;蒋浩-.基于点云的类级别物体姿态估计)[J].智能科学与技术学报,2022(02):246-254
A类：
B类：
体姿,姿态估计,深度相机,估计目标,位姿,虚拟仿真技术,真实数据,背景噪声,噪声过滤,坐标系,泛化性能,点云处理,模式识别
AB值：
0.289736
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