[发明专利]一种基于深度学习的工件6D位姿估计方法在审
| 申请号： | 202010488145.6 | 申请日： | 2020-06-02 |
| 公开（公告）号： | CN111899301A | 公开（公告）日： | 2020-11-06 |
| 发明（设计）人： | 雷渠江;李秀昊;潘艺芃;徐杰;桂光超;梁波;刘纪;王卫军;韩彰秀 | 申请（专利权）人： | 广州中国科学院先进技术研究所 |
| 主分类号： | G06T7/73 | 分类号： | G06T7/73;G06T7/10 |
| 代理公司： | 广州容大知识产权代理事务所(普通合伙) 44326 | 代理人： | 刘新年 |
| 地址： | 511458 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的工件6D位姿估计方法，涉及机器人环境感知技术领域，具体为：采集不同背景及光照条件下的不同工件图像，构建语义分割模型分割出目标物体，通过空间转换网络将三维点云坐标转换到像素坐标表示，并利用三维点云数据和RGB信息进行融合，构建密集融合网络估计物体的3D位置信息和3D方向信息，采用ICP算法迭代匹配微调位姿，从而得到准确的物体6D位姿信息。本发明与传统的方案相比能够实现遮挡、杂乱等复杂环境下目标物体端到端的6D位姿快速实时准确估计，有效解决了在现实复杂环境下传统位姿估计方法适应性差、准确率低、实时性受限的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 工件 估计 方法 | ||
【主权项】：
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