【技术实现步骤摘要】
一种高效的物体6D姿态估计算法
本专利技术属于智能装配领域，涉及一种高效的物体6D姿态估计算法。
技术介绍
流水线是制造业历史上最伟大的专利技术之一。随着人工智能和机器人技术的飞速发展，越来越多的智能机器人被引入传统的流水线并取代了人工。这些机器人通常配备有智能视觉系统，该系统不仅可以检测工作空间中的零件，还可以在采取进一步的动作(例如抓紧，旋转，移动，装配等)之前估算其姿态参数。通常，来自物体识别和6D姿态的估算图像几乎是各种机器人应用程序的基础，例如机器人操纵，机器人与人的互动和虚拟现实。在过去的十年中，已经报道了许多方法。但是，由于背景的混乱，物体之间的严重遮挡以及光照条件的变化，尤其是在杂乱的场景中，该问题仍然具有挑战性。大多数经典方法都使用RGB图片作为输入，其中一些方法使用RGB-D数据作为输入。通常，这些方法的基本思想是通过在不同视点之间建立对应的2D图像特征来估计对象姿态，或构造从3D模型到2D图像的地图。在处理低纹理物体和不稳定的光照条件时通常会遇到困难。随着可靠的深度传感器的问世，基于RGB-D数据的方法...
【技术保护点】
1.一种高效的物体6D姿态估计算法，其特征在于，包括以下步骤：/n1)将物体从场景中分割出区域以及对应的深度图；/n2)根据分割出来的区域以及对应的深度图，确定物体在相机坐标系下，被相机观测到的那个面的3D坐标信息，得到物体的点云数据，然后将其送到6D姿态估计网络中，直接处理点云数据，得到6D姿态信息。/n
【技术特征摘要】
1.一种高效的物体6D姿态估计算法，其特征在于，包括以下步骤：
1)将物体从场景中分割出区域以及对应的深度图；
2)根据分割出来的区域以及对应的深度图，确定物体在相机坐标系下，被相机观测到的那个面的3D坐标信息，得到物体的点云数据，然后将其送到6D姿态估计网络中，直接处理点云数据，得到6D姿态信息。
2.根据权利要求1所述的一种高效的物体6D姿态估计算法，其特征在于：
所述步骤1)具体为：
通过改进的基于U-Net的网络实现的，包括：
使用RGB-D数据作为输入，使用两个主干网络分别从RGB图像和深度图提取特征；
为了提取色彩特征，ResNet被选为一个主干；用于从深度图提取特征的另一个骨干网由几个卷积和池化层组成；
使用插值来填充深度图，让彩色主干网的输出通道数多于深度主干网的输出通道数；
网络的最终输出将主要取决于颜色特征，而深度特征将用作辅助信息。
3.根据权利要求2所述的一种高效的物体6D姿态估计...
【专利技术属性】
技术研发人员：梁国远，陈帆，冯亚春，吴新宇，冯伟，
申请(专利权)人：深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：广东;44
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。