典型文献
堆叠散乱目标的6D位姿估计和无序分拣
文献摘要：
针对目标散乱堆叠场景下的机器人分拣问题,建立一种从目标筛选、识别到6D位姿估计的无序分拣系统.利用局部凸性连接方法将Kinect V2相机采集的堆叠散乱目标点云数据分割成单独的点云子集,定义抓取分数从中筛选出最上层未被遮挡的目标作为待抓取目标,保证机器人分拣目标时能从上至下进行抓取;针对不同种类目标的分拣需求,基于匹配相似度函数对三维目标进行识别并定位抓取点;融合截断最小二乘-半定松弛算法和最近点迭代算法,建立目标6D位姿估计模型,保证目标点云和模型点云重合率低情况下的精确配准.在自采数据上进行目标6D位姿估计实验以及机器人无序分拣实验,结果表明:提出的6D位姿估计方法相较于流行的几种方法,可以更快速、精确地获取目标的6D位姿,均方根距离误差<3.3 mm,均方根角度误差<5.6°;视觉处理时间远小于机械臂运动的时间,在实际场景中实现了机器人实时抓取的全过程.
文献关键词：
机器人;堆叠散乱目标;无序分拣;3D视觉;目标识别;位姿估计
中图分类号：
作者姓名：
翟敬梅;黄乐
作者机构：
华南理工大学 机械与汽车工程学院,广州510641
文献出处：
引用格式：
[1]翟敬梅;黄乐-.堆叠散乱目标的6D位姿估计和无序分拣)[J].哈尔滨工业大学学报,2022(07):136-142
A类：
堆叠散乱目标,云子
B类：
6D,位姿估计,无序分拣,乱堆,目标筛选,分拣系统,局部凸,凸性,Kinect,V2,机采,标点,点云数据,数据分割,割成,成单,子集,取分,最上层,遮挡,上至,类目,匹配相似度,相似度函数,三维目标,抓取点,截断最小二乘,半定松弛,松弛算法,最近点迭代算法,云和,配准,估计方法,几种方法,距离误差,角度误差,视觉处理,处理时间,机械臂,目标识别
AB值：
0.362212
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