[发明专利]6D位姿标注方法、系统及存储介质

权利要求书

1.一种6D位姿标注方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取目标物体的图像信息；其中，所述图像信息包括目标掩码和目标物体的深度图片；

根据所述目标掩码，将所述目标物体的所述深度图片转化为第一点云集合；

粗匹配步骤：采用PPF算法对所述第一点云集合与预设的模型点云集合进行粗匹配，得到所述目标物体的第一位姿，并根据所述第一位姿将所述第一点云集合转换为第二点云集合；

第一次精匹配：采用点对面的ICP算法将所述第二点云集合与所述模型点云集合进行第一次精匹配，得到所述目标物体的第二位姿，并根据所述第二位姿将所述第二点云集合转换为第三点云集合；

第二次精匹配：采用点对点的ICP算法将所述第三点云集合与所述模型点云集合进行第二次精匹配，得到所述目标物体的第三位姿；

根据所述第一位姿、所述第二位姿和所述第三位姿，计算出所述目标物体的目标位姿。

2.根据权利要求1所述的6D位姿标注方法，还包括：

采用DBSCAN的点云去噪算法将所述第一点云集合进行去噪，得到去噪后的第一点云集合，并将去噪后的第一点云集合用于所述粗匹配步骤。

3.根据权利要求2所述的6D位姿标注方法，其特征在于，所述采用DBSCAN的点云去噪算法将所述第一点云集合进行去噪，得到去噪后的第一点云集合，并将去噪后的第一点云集合用于所述粗匹配步骤，包括：

获取所述第一点云集合中的多个核心点；其中，所述核心点为预设半径范围内的点数大于或者等于预设点数的点，所述核心点到所述核心点的预设半径范围内的点称为可达；

采用DBSCAN，获取第一点云集合范围内的多个聚类点集合；其中，若第二核心点由第一核心点可达，第三核心点和第三非核心点由所述第二核心点可达，则所述第三核心点和所述第三非核心点均由所述第一核心点可达，一个核心点与其他所有可达的点形成一个聚类点集合；

获取多个所述聚类点集合中点数最多的聚类点集合，并将点数最多的所述聚类点集合作为去噪后的第一点云集合。

4.根据权利要求1所述的6D位姿标注方法，其特征在于，所述粗匹配步骤：采用PPF算法对所述第一点云集合与预设的模型点云集合进行粗匹配，得到所述目标物体的第一位姿，并根据所述第一位姿将所述第一点云集合转换为第二点云集合，包括：

在所述模型点云集合中，根据每两点之间的点对特征，建立全局模型；

将所述第一点云集合分为第一部分点集合和第二部分点集合，并计算出所述第二部分点集合与所述第一部分点集合的多个目标点对特征；

将每个所述目标点对特征与所述全局模型进行匹配，并得到多个位姿的位姿集合；

将所述位姿集合中个数最多的位姿作为第一位姿；

根据所述第一位姿将所述第一点云集合转换得到第二点云集合。

5.根据权利要求1所述的6D位姿标注方法，其特征在于，所述第一次精匹配：采用点对面的ICP算法将所述第二点云集合与所述模型点云集合进行第一次精匹配，得到所述目标物体的第二位姿，并根据所述第二位姿将所述第二点云集合转换为第三点云集合，包括：

获取所述目标点云集合中的每个点到所述模型点云集合中的多个点对应的多个切面的第一距离集合，并将所述第一距离集合中的最短距离对应的两个点作为一个点对；

获取所述目标点云集合中的点与所述模型点云集合中的点形成的多个点对；

获取多个点对之间的第一距离和；其中，所述第一距离和为所述目标点云集合中所有点到所述模型点云集合中对应点的切面的距离之和；

将所述目标点云集合经过第一公式的迭代优化，将第一距离和取得最小值对应的位姿作为第二位姿；

根据所述第二位姿将所述第二点云集合转换为第三点云集合。